HistoBreastCAD System

models and code to test inference like in HistoBreastCAD. The data used to train was the BACH dataset. command for use: python wsi_heatmap_inference.py \ --wsi_path ./data/images/A03.svs \ --seg_ckpt ./modelos/best_deeplabv3plus.pth \ --cls_ckpts ./modelos/best_resnet18.pt,./modelos/best_efficientnet.pt \ --backbones resnet18,efficientnet_b0 \ --classes Normal,Benign,InSitu,Invasive \ --output_dir ./outputs \ --level 0 \ --tile_size 256 \ --stride 128 \ --img_size 256 \ --batch_size 64 \ --tissue_thr 0.1 \ --seg_thr 0.70 \ --seg_agg p95 \ --cls_thr 0.30用于实现与HistoBreastCAD同类推理测试的模型及代码。其训练所用数据集为BACH数据集（BACH Dataset）。 使用命令如下： python wsi_heatmap_inference.py --全切片图像路径（Whole Slide Image, WSI） ./data/images/A03.svs --分割模型checkpoint路径 ./modelos/best_deeplabv3plus.pth --分类模型checkpoint路径（多模型以逗号分隔） ./modelos/best_resnet18.pt,./modelos/best_efficientnet.pt --骨干网络（多网络以逗号分隔） resnet18,efficientnet_b0 --分类类别 正常（Normal）,良性（Benign）,原位癌（InSitu）,浸润癌（Invasive） --输出目录 ./outputs --扫描层级 0 --图像块尺寸 256 --滑动步长 128 --输入图像尺寸 256 --批次大小 64 --组织区域阈值 0.1 --分割阈值 0.70 --分割聚合方式 p95 --分类阈值 0.30