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發(fā)布時間 :2025-09-10
廣州市科之藍儀器有限公司成立于2008年,總部設(shè)立在中國廣州。十多年來,科之藍憑借專業(yè)的技術(shù)與優(yōu)質(zhì)的服務(wù)、及時響應(yīng)的售后與商務(wù)團隊,贏得了眾多國內(nèi)外知名品牌的信任并成為合作伙伴,力在為客戶提供國內(nèi)外一流的科研實驗室儀器,助力高校、企業(yè)、科研院所以及各大醫(yī)院的學(xué)術(shù)研究。產(chǎn)品和技術(shù)覆蓋分子細胞生物學(xué)研究室、理化工業(yè)科學(xué)研究室、動物實驗研究室三大主線研究領(lǐng)域。
數(shù)字病理系統(tǒng)是病理學(xué)領(lǐng)域一場深刻的技術(shù)變革,它通過將傳統(tǒng)的玻璃病理切片進行全切片數(shù)字化掃描,生成高分辨率的數(shù)字圖像,并借助計算機軟件、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和人工智能對其進行查看、管理、分析和共享。這不僅是簡單的“紙質(zhì)檔案到電子檔案”的轉(zhuǎn)變,更是開啟了一個全新工作流程和診斷模式的“數(shù)字新時代”。
一套完整的數(shù)字病理系統(tǒng)由三個不可或缺的核心部分組成:
1. 全切片掃描儀
這是整個系統(tǒng)的物理入口,負責將光學(xué)圖像轉(zhuǎn)化為數(shù)字圖像。其技術(shù)核心在于:
精密光學(xué)與自動化平臺: 采用高數(shù)值孔徑的物鏡(如20倍、40倍),配合高分辨率的CCD或CMOS傳感器,通過高精度的步進電機控制載物臺在X、Y、Z軸上進行納米級移動,確保每一幀圖像都清晰對焦。
自動對焦技術(shù): 這是保證圖像質(zhì)量的關(guān)鍵。系統(tǒng)通過基于激光或圖像的實時對焦算法,在掃描過程中動態(tài)補償玻片厚度不均和彎曲帶來的焦距變化,確保整張切片從中心到邊緣都處于最佳焦平面。
高通量與高靈活性: 現(xiàn)代掃描儀分為高通量(批量處理)和緊湊型(日常診斷)等多種型號。部分高端型號支持多熒光通道掃描、Z-Stack(景深擴展)掃描,并能自動識別組織區(qū)域,優(yōu)化掃描效率。
2. 圖像管理軟件與存儲系統(tǒng)
這是系統(tǒng)的“數(shù)字大腦”,負責處理、存儲和管理海量的數(shù)字切片數(shù)據(jù)。
數(shù)字切片格式: 生成的數(shù)字切片采用多分辨率金字塔結(jié)構(gòu),使得在網(wǎng)絡(luò)上瀏覽時,無論縮放級別如何,都能快速加載對應(yīng)分辨率的圖像塊,實現(xiàn)流暢的縮放和平移體驗。
病理信息管理系統(tǒng): 類似于醫(yī)院的PACS,用于存儲數(shù)字切片并與醫(yī)院HIS/LIS系統(tǒng)集成,實現(xiàn)患者信息、診斷報告和切片圖像的一體化管理。它支持權(quán)限控制、版本管理和審計追蹤。
安全與存儲架構(gòu): 一張高倍掃描的切片可能達到數(shù)GB甚至數(shù)十GB。系統(tǒng)需要強大的網(wǎng)絡(luò)附屬存儲或云存儲解決方案,并確保數(shù)據(jù)安全、備份和長期可訪問性。
3. 可視化與分析工作站
這是病理醫(yī)生進行診斷和研究的直接交互界面。
專業(yè)顯示器和軟件: 配備經(jīng)過色彩校準的高分辨率醫(yī)用顯示器,確保數(shù)字圖像的顏色與原始鏡下觀一致。專用軟件提供豐富的查看工具,如縮放、平移、長度/角度測量、注釋和并排對比。
人工智能集成平臺: 這是數(shù)字病理最核心的價值延伸?,F(xiàn)代軟件平臺提供開放的API接口,允許第三方開發(fā)的AI算法無縫集成到診斷工作流中。病理醫(yī)生可以在查看圖像時,一鍵啟動AI輔助分析。
數(shù)字病理系統(tǒng)帶來的不僅是便利,更是能力的飛躍。
工作流效率提升:
玻片“永不丟失”: 數(shù)字歸檔解決了物理玻片存儲、查找和運輸?shù)碾y題。
遠程協(xié)作與會診: 專家可以隨時隨地通過互聯(lián)網(wǎng)訪問同一張切片進行會診,打破了地理限制,特別有利于基層醫(yī)院獲取頂級診斷資源。
無縫整合: 便于開展多學(xué)科會診,臨床醫(yī)生、放射科醫(yī)生和病理科醫(yī)生可以共同討論同一患者的數(shù)字影像資料。
診斷能力的增強:
AI輔助診斷: AI算法能夠作為“第二雙眼睛”,自動識別可疑區(qū)域(如腫瘤細胞、有絲分裂)、進行免疫組化陽性細胞的定量分析(如乳腺癌的HER2評分)或?qū)δ[瘤區(qū)域進行精確分割。這大大減少了重復(fù)性勞動,并提高了診斷的一致性和準確性。
高級圖像分析: 可以對組織微環(huán)境中的多種細胞類型及其空間關(guān)系進行定量分析,為復(fù)雜的生物標志物研究和精準醫(yī)療提供數(shù)據(jù)支持。
教育與質(zhì)控的標準化:
數(shù)字切片庫為住院醫(yī)師培訓(xùn)和繼續(xù)教育提供了極其豐富的、標準化的教學(xué)資源。
通過數(shù)字切片進行內(nèi)部質(zhì)控和同行評議,流程更規(guī)范,結(jié)果可追溯。
盡管優(yōu)勢明顯,數(shù)字病理的全面普及仍面臨挑戰(zhàn),并持續(xù)向更高水平演進。
挑戰(zhàn):
初始投資與存儲成本: 高性能掃描儀和存儲基礎(chǔ)設(shè)施價格不菲。
標準化與法規(guī): 需要建立掃描、存儲、顯示和AI算法的行業(yè)標準。不同國家對于數(shù)字病理作為原發(fā)性診斷的法規(guī)審批進程不一。
工作流整合與變革管理: 將數(shù)字系統(tǒng)無縫嵌入現(xiàn)有工作流并改變醫(yī)生的傳統(tǒng)習慣需要時間和培訓(xùn)。
發(fā)展趨勢:
深度學(xué)習與更智能的AI: AI模型正從單純的檢測和計數(shù),發(fā)展到預(yù)測基因突變、預(yù)后判斷等更復(fù)雜的任務(wù),邁向“預(yù)測性病理學(xué)”。
多組學(xué)數(shù)據(jù)整合: 將數(shù)字病理圖像與基因組學(xué)、蛋白質(zhì)組學(xué)等數(shù)據(jù)進行關(guān)聯(lián)分析,旨在發(fā)現(xiàn)新的生物標志物和疾病亞型。
云計算與Web化: 基于云平臺的數(shù)字病理系統(tǒng)正在興起,它降低了醫(yī)院的本地IT負擔,并通過Web瀏覽器實現(xiàn)隨時隨地的訪問,促進了更大范圍的數(shù)據(jù)共享和協(xié)作研究。
三維病理與多模態(tài)融合: 通過對連續(xù)切片的掃描和三維重建,生成三維組織結(jié)構(gòu)。同時,將病理圖像與CT、MRI等影像進行融合,提供更全面的疾病視角。
數(shù)字病理系統(tǒng)遠非簡單的數(shù)字化工具,它是一個強大的計算平臺,正在將病理學(xué)從一門依賴于主觀經(jīng)驗的顯微藝術(shù),轉(zhuǎn)變?yōu)橐婚T基于客觀數(shù)據(jù)的定量科學(xué)。通過將組織形態(tài)信息轉(zhuǎn)化為可計算、可挖掘的數(shù)據(jù),數(shù)字病理正在釋放病理切片中蘊藏的深層信息,最終推動精準診斷和個性化治療邁向新的高度,成為現(xiàn)代醫(yī)學(xué)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中不可或缺的一環(huán)。
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