Die Methode wird in einer Pilotstudie angewandt und die Ergebnisse werden ausgewertet. Nach der Validierung wird die Genauigkeit der Methodik qualitativ beurteilt. Die vorläufigen Modi werden unter Verwendung von Google Maps dargestellt und der Nutzer hat die Möglichkeit, die Ergebnisse am Webbrowser zu validieren und nicht erwünschte Wege zu entfernen. Die Regeln berücksichtigen mögliche intermodale Ketten, Geschwindigkeitsprofile und Auswertung von Beschleunigungsdaten. Die so erfassten Daten werden automatisch gefiltert, in Wege und Aktivitäten separiert und die Verkehrsmodi durch ein regelbasiertes System klassifiziert. Das Smartphone zeichnet dazu Daten aller verfügbaren Sensoren auf und übermittelt sie gesammelt via Internet an einen externen Server. In dieser Arbeit wird gezeigt, wie durch Verwendung mehrerer Sensoren eines Smartphones automatische Wegetagebücher mit intermodalen Wegstrecken generiert werden können. Durch den eingebauten Speicher und die verfügbare Internetverbindung eignen sich diese Geräte zur unkomplizierten Generierung von Wegeprofilen.
ZOOMIFY 3D PRO
Die Integration von Positionierungssensoren in Smartphones erlaubt es, mit diesen Geräten automatisch mehrere Ortsveränderungen pro Minute zu erfassen. Intermodale Wegstrecken erhöhen den Protokollaufwand erheblich und sind durch subjektive Rundungen der Befragten nur eingeschränkt aussagekräftig. oder durch Telefoninterviews erstellt werden. Die Analyse von Verkehrsverhalten basiert auf der Auswertung von Wegetagebüchern, die häufig durch schriftliche Protokolle, mit Hilfe von Computern. Das Verständnis dieser komplexen Wege beeinflusst die Güte von Verkehrsnachfragemodellen. Such quality assessment scores could be integrated as WSI's metadata shared in clinical, research or teaching contexts, for a more efficient medical informatics workflow.ĭer städtische Verkehr weist einen signifikanten Anteil von Wegen auf, auf denen mehr als ein Verkehrsmittel verwendet wird, sogenannte intermodale Wegstrecken. WSI may also be displayed in a smarter way by sending and displaying the regions of highest quality before other regions. They can also be used downstream to reacquire the complete slides that are below the quality threshold for surgical pathology analysis. Tests were made on 5000 single images, 200 NDPI WSI, 100 Aperio SVS WSI converted to the Google Maps format.Īpplications based on our method and libraries can be used upstream, as calibration and quality control tool for the WSI acquisition systems, or as tools to reacquire tiles while the WSI is being scanned. Analysis is computed in real-time (3 billion pixels per minute). We designed the Java library as a Service Provider Interface (SPI), extendable by third parties.
Aperio SVS files were converted into the Google Maps format using VIPS and Openslide libraries. For web applications, JavaScript, Ajax, JSON and Sockets were also used, as well as the Google Maps API. Libraries implementing the blur assessment method have been developed in Java, Python, PHP5 and MySQL5.
For these uses, we have developed two programming libraries, in Java and Python, which can be integrated in various types of WSI acquisition systems, viewers and image analysis tools.ĭevelopment and testing have been carried out on a MacBook Pro i7 and on a bi-Xeon 2.7GHz server. It is part of the FlexMIm R&D project which aims to improve the global workflow of digital pathology. We present a no-reference quality assessment method that has been thoroughly tested since 2010 and is under implementation in multiple sites, both public university-hospitals and private entities. Since microscopic slides can now be automatically digitized and integrated in the clinical workflow, quality assessment of Whole Slide Images (WSI) has become a crucial issue.