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# System prepended metadata

title: '[病理切片1] 切patch'
tags: [Pathology]

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# [病理切片1] 切patch

###### tags:`Pathology`

## 1. 註冊portainer和NAS帳號
* 2080 Portainer IP: **140.116.247.180:9000**
* NAS IP: **140.116.247.186:5000**
* **docker 指令**: docker run -it -d --gpus all --name [container name] -v /home/iir/work/:/home -p 8900:[container]8888>8900:[container]8888 -p 8901:8901 --shm-size=16g nvcr.io/nvidia/pytorch:22.03-py3
* 請MIS組的幫忙**mount** NAS->GPU及調整權限，我們則需**mount** NAS<-GPU
* **mount** NAS<-GPU：<font color="#f01">mount -t nfs 140.116.247.186:/home/nas</font>

## 2. 到GDC網站下載病理切片的menifest和clinical.tsv

* 進GDC網站，找尋需要的影像資料：https://portal.gdc.cancer.gov/
* 先在左欄的Files選擇svs，再點Cases選擇我們要的dataset，最後點擊**Add All Files to Cart**
* 點選右上角的**Cart**，按下[Download中的**Manifest**]以及[Clinical的**TSV**]進行下載
* 透過FileZilla將連上GPU(連線內容在下方)，再將剛剛下載的東西上傳到自己的目錄下
* **password: iir_gpu_5757 / port: 22**

![](https://i.imgur.com/X9sEplM.png)





## 3. 用gdc-client下載WSI
* 參考[GDC Data Transfer User's Guide](https://docs.gdc.cancer.gov/Data_Transfer_Tool/PDF/Data_Transfer_Tool_UG.pdf) 第17頁 **Download help menu**
* 在container中下指令，注意：**需先知道gdc-client在哪裡！**
* 指令：<font color="#f00">gdc-client download -m [gdc-manifest_日期.txt] -d [存放位置]</font>
* 下載成功後會顯示：Successfully downloaded: 下載張數

## 4. 找出下載失敗的影像
* 請參考：[TCGA Workflow](https://hackmd.io/3JhWHLPkQ2WAmGUdBAnPjg)，裡面有之前學長姐寫好的程式碼可以使用
* 由於一開始給每個人都是10個port，因此先確定container是哪一個port，可以在portainer網站的左欄Containers查看：

![](https://i.imgur.com/MOsdM02.png)

GPU的8900 port = 我們電腦的 8888 port
GPU的IP：192.168.63.10
所以，將jupyterlab的網址之hostname:8888改成：**192.168.63.10:8900**

* 跑lost_download.ipynb

## 5. 切patch
* 所使用的code在nas/Code/wsi_svs_muilti-Yen.py
* 指令：python nas/Code/wsi_svs_muilti-Yen.py -i [來源路徑] -o . [目標路徑] 
* 從code中可以知道resolution, overlap等等的參數設定

## 6. image information / clinical data / statistic
* image information: 檢查影像前景/背景比
* clinical data: 整理資料
* statistic: 將處理好的資料做統計


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