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Feature request: lazy parsing of the pyramidal OME-TIFF morphology focus in Xenium

オープン
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評価

難易度
4/5
見積もり時間
3〜5日
初心者へのやさしさ
52/100
issue の種類
機能追加
明瞭さ
おおむね明確
活発さ
静か
技術スタック
python
領域
data

調査の方向性

spatialdata.models.Image2DModel.parse() から始め、現在 DataArray 入力をどのように処理しているかを確認します。次に、spatialdata-io 内の Xenium morphology_focus パスと、ピラミッド型 OME-TIFF の読み込みエントリーポイントを追跡します。DataTree 入力がサポートされ、保存して再読み込みすることなく、scales と chunks から morphology_focus を遅延構築できれば完了です。

索引モデルが issue の本文から書いたものです。

説明

xenium

See context:

Saving and reloading is the general recommendation for SpatialData objects coming from spatialdata-io. Nevertheless there is more to say here. In the case of Xenium >= 2.x.x and the morphology_focus image, we could actually take advantage of the pyramidal OME-TIFF format and construct the multiscale image directly from each scale and chunk (instead of lazily loading the large image and downscaling to a custom chunk size). This is currently not done as the spatialdata.models.Image2DModel.parse() method does not accept a DataTree object, but only a DataArray. If we extend this we can then also add this feature to spatialdata-io. Saving and reloading the object would still be preferable, but it would not be necessary for the case you reported.

Originally posted by @LucaMarconato in #1161

主要言語
Python
スター
103
フォーク
65
平均マージ
1時間 8分
マージ済み PR（30日）
3

環境構築

はじめの一歩

  1. issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
  2. 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
  3. リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
  4. issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。

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