你是否還在苦惱~
病理診斷如何得出真實(shí)客觀精確的數(shù)據(jù)?
病理檢查是疾病診斷“金標(biāo)準(zhǔn)”,數(shù)字化技術(shù)使傳統(tǒng)顯微鏡觀察被數(shù)字切片取代,推動(dòng)了圖像分析工具需求增長(zhǎng)。人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域受關(guān)注與應(yīng)用,數(shù)字病理結(jié)合人工智能推動(dòng)準(zhǔn)確診斷是未來趨勢(shì),其算法自動(dòng)化分析可使結(jié)果更標(biāo)準(zhǔn)化、易復(fù)現(xiàn),確保一致性與可靠性。
目前市面上的不收費(fèi)的分析軟件有
imageJ、Qupath~
缺點(diǎn)就是全是英文文檔?。?!
用法都需要自行摸索!
收費(fèi)的軟件如HALO、StrataQuest,缺點(diǎn)是價(jià)格小貴
病理AI軟件TerrydrViewer
正式上線!
用于病理和生物圖像定量分析,它能提供強(qiáng)大的工具處理全片圖像,實(shí)現(xiàn)染色圖像的完全數(shù)字化,同時(shí)兼具強(qiáng)大功能和用戶友好性,能夠處理從手動(dòng)繪制區(qū)域到自動(dòng)檢測(cè)和交互式分類等各種復(fù)雜任務(wù),還有專業(yè)技術(shù)團(tuán)隊(duì)在線護(hù)航為您保駕,重點(diǎn)是性價(jià)比超高的哦!
還可以創(chuàng)建批注分類:在分析面板中的批注中,創(chuàng)建兩個(gè)分類,為陽性批注打點(diǎn)。自動(dòng)分別將標(biāo)記為陽性/陰性的區(qū)域全部識(shí)別。
適用于免疫組化、多重?zé)晒饷庖呓M化的定量分析??勺詣?dòng)識(shí)別圖像中所有細(xì)胞,進(jìn)行參數(shù)設(shè)置識(shí)別標(biāo)志物對(duì)應(yīng)的染色通道中陽性表達(dá)的細(xì)胞,同時(shí)可基于染色強(qiáng)度,將陽性細(xì)胞進(jìn)行表達(dá)強(qiáng)度分?jǐn)?shù)分類(1 +,2 +,3+)。結(jié)果報(bào)告可輸出標(biāo)志物的陽性表達(dá)百分比,H-score值,及每個(gè)細(xì)胞的完整分析數(shù)據(jù)等。
細(xì)胞共定位分析是一種用于研究和量化兩個(gè)或多個(gè)生物分子在細(xì)胞內(nèi)的空間關(guān)系的技術(shù)。計(jì)可算并展示共定位發(fā)生在整個(gè)圖像或選定區(qū)域中所占的面積數(shù)量及其相對(duì)于總面積的百分比。
黃色為共定位的細(xì)胞,表示為選中狀態(tài)
對(duì)組織目標(biāo)物的空間分布、鄰近關(guān)系等行統(tǒng)計(jì)和定量。計(jì)一類細(xì)胞指定距離內(nèi),其他類型細(xì)胞數(shù)量通過比較不同樣本之問的鄰近度或者近距離,可以得知不同樣本之間兩種細(xì)胞的密集分布關(guān)系。
(選中任意單個(gè)細(xì)胞,下方可以看到距離數(shù)據(jù))
對(duì)組織目標(biāo)物的空間分布、鄰近關(guān)系等行統(tǒng)計(jì)和定量標(biāo)記TME邊界,對(duì)邊界內(nèi)外指定范圍內(nèi)的免疫細(xì)胞分布進(jìn)行定量統(tǒng)計(jì)細(xì)胞與組織區(qū)域之間可以通過比較組織邊界不同距離內(nèi)細(xì)胞的數(shù)量和密度變化來體現(xiàn)。如以TME邊界為分析中心,可分析靶細(xì)胞在TME邊界內(nèi)外一定區(qū)間內(nèi)的分布,并得到數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)直方圖。
在單細(xì)胞水平上研究RNA可提供細(xì)胞動(dòng)態(tài)基因表達(dá)的信息,定量整張組織切片上至多三種探針信號(hào),確定每個(gè)組織內(nèi)的探針信號(hào)數(shù)量并根據(jù)每個(gè)組織中探針信號(hào)點(diǎn)拷貝數(shù)對(duì)組織進(jìn)行分類(1+,2+,3+,4+)??捎糜诜治鯟ISH、SISH和RNAFISH,專為RNAScope設(shè)計(jì)。
6.組織分型-TME與間質(zhì)的自動(dòng)化分割
臨床病理中免疫組化指標(biāo)的判讀都需要對(duì)TME細(xì)胞進(jìn)行識(shí)別,并判斷檢測(cè)指標(biāo)在TME細(xì)胞中的陽性表達(dá)百分比。TerrydrViewer的組織區(qū)域分類模塊經(jīng)過數(shù)萬張免疫組化圖像訓(xùn)練的AI模型實(shí)現(xiàn)自動(dòng)分割待分析圖像中的TME與間質(zhì),快速地對(duì)整張切片或批量的免疫組化病理圖像進(jìn)行不同類型組織的分割,如下圖所示軟件自動(dòng)區(qū)分的TME與TME間質(zhì)區(qū)域。
自動(dòng)識(shí)別組織芯片TMA圖像中所有的樣本,并對(duì)其進(jìn)行分割。該模塊與其他分析模塊(如定量、組織區(qū)域分割、空間分析等)聯(lián)合使用。
如何學(xué)習(xí)TerrydrViewer
1.參考官方教程:https://terrydr.yuque.com/ygqy6e/khm0gv/geq0cat821mwl0qs?singleDoc#ybmEI
2.掃碼關(guān)注公眾號(hào)的后續(xù)系列推文及視頻號(hào)還有線上講座及培訓(xùn)通知!?。?/span>
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