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数字切片扫描仪怎么选?
发布:广州市明美光电技术有限公司浏览次数:3数字切片扫描仪怎么选?
2024年5月,Nature发布了一篇重磅论文,微软和华盛顿大学等机构共同推出了全切片数字病理AI模型GigaPath ,具备十亿像素级别图像的处理和理解能力,相当于能理解40X 物镜下扫描的数字切片。目前Prov-GigaPath的模型和代码已经开源,部分科研机构已经开始自己制作数字切片文件,来进一步训练GigaPath用于各种生物医学研究。那么数字切片扫描仪怎么选呢?
一、数字切片
数字切片①
数字切片是用高分辨率物镜将玻璃切片扫描、拼接形成的图像文件,每张数字切片都有数亿像素,40X高分辨物镜扫描的数字切片像素更可接近10亿,信息量非常大。
数字切片解决方案:数字切片扫描仪MDS4
完整的数字切片解决方案可以分四大功能板块:
1、扫描:使用数字切片扫描仪捕获图像数据。
2、储存:将图像数据储存为数字切片文件并归档管理。
3、处理:提供数字切片图像旋转、颜色调整等处理功能。
4、阅片:浏览数字切片文件,以及与其他人分享切片文件。
可见,整个数字切片解决方案核心围绕的是数字切片文件。
二、为什么要做数字切片?
相比传统的玻璃样品切片,数字切片有哪些优势呢?
使用数字切片训练AI识别不同细胞②
首先是AI模型训练。AI模型辅助能大大提升工作效率,比如在癌症研究引入AI,可帮助加速识别癌症标记物和肿瘤分型等流程,但AI需要大量的数据训练才能高效、准确,核心数据就是数字切片文件。
数字切片方便信息共享和合作
其次是信息共享及增强合作。玻璃玻片难以分享,MDS4的数字切片文件可以通过网络分享,让突破地域限制的分享成为可能,网络会议、跨学科合作研究都会受益。
稀有样品扫成数字切片很有价值(类戈谢细胞)
第三是保护珍贵样品。制作精良的稀有样品千金难求,有些珍贵样品在老师手上也就仅此一片,但玻片毕竟是易碎的玻璃,怕不小心损坏。利用MDS4的数字切片文件,可以将样品的状态和丰富信息记录下来。
三、怎么选数字切片扫描仪器?
箱式数字切片扫描仪仅适合少数量大的用户
箱式数字切片扫描仪高价且功能单一,不适合大部分用户。从大批量处理能力来说,箱式的数字切片扫描仪搭配工作站电脑无疑是比较好的方案。但这种方案的成本很高,除了少数大医院和实验室有足够的量来保证能够回本,其他大部分小医疗机构和科研单位根本回不了本,因为他们平均每周的扫描量可能十个手指就能数完。
普通显微镜做数字切片效果不理想
普通显微镜手动扫描拼接效果不理想,不适合严肃应用。手动扫描拼接只需数字摄像头和软件搭配即可实现,成本够低,但效果较差,比如玻片中间有空白就会扫描不下去,又比如样品不平整导致局部失焦模糊,还有光照不均匀、物镜平场性不佳导致拼接痕迹明显。就算扫描很顺利,扫出来的几亿像素文件也会让浏览切片变成灾难。
数字切片扫描仪MDS4有更高投入产出比
明美数字切片扫描仪MDS4是更符合大部分单位需要的数字切片扫描仪器。MDS4既是研究级荧光显微镜,又是数字切片扫描仪,一机两用,有媲美箱式扫描仪的扫描速度和精度,也有专业的储存格式和阅片软件,投入产出比更高。
MDS4可作为电动研究级荧光显微镜使用
明美数字切片扫描仪MDS4以一机两用为设计理念,适合大部份单位的投入产出目标。
1、基于研究级荧光显微镜,可用于FISH荧光原位杂交和免疫荧光观察研究。
2、创新双分光相机接口,同时满足高帧率扫描和高分辨率单视野成像。
3、可作为升级套件安装到客户现有的BX43/BX53等显微镜,更低投入实现扫描功能,不影响原有显微镜功能。
性能媲美箱式数字切片扫描仪
明美数字切片扫描仪MDS4基于研究级荧光显微镜设计,可以实现媲美箱式扫描仪的扫描速度和精度。
1、MDS4采用高精度XYZ三轴电动平台,闭环分辨率达0.1μm,扫描平稳低噪音,搭配峰值帧率100fps以上的扫描相机,全片扫描速度可低至40秒完成。
2、MDS4支持自动对焦扫描,遇到不平整区域可自动进行叠加景深,使整个玻片所有视野都细节清晰。
3、MDS4软件采用了硬件加速进行无缝拼接,因此无需工作站电脑也能快速出图并储存成数字切片文件。
专业的配套软件
明美数字切片扫描仪MDS4配套Slide Scan扫描软件和Slide Viewer阅片软件,专业的储存格式和阅片软件带来良好的用户体验。
1、MDS4软件采用先进的SRP格式数据,占用空间比常见图片格式更低,同时保留数亿像素丰富信息。
2、MDS4阅片软件提供丰富的数字切片管理功能和处理功能,自动拍摄玻片标签和数字切片一一对应,提供色彩调整等常用处理功能。
3、MDS4软件广泛使用硬件加速技术,阅片缩放和拖动浏览都十分顺畅。
大部分单位每周的切片扫描量不到10片,一台能实现数字切片扫描功能的研究级显微镜,是更符合这些单位投入产出目标的产品,明美数字切片扫描仪MDS4就是针对这些客户设计的产品,如果您有需要,欢迎致电明美了解咨询。
应用文献:
①Konstantinos Zormpas-Petridis1, Rosa Noguera, et al. SuperHistopath:A Deep Learning Pipeline for Mapping Tumor Heterogeneity on Low-Resolution Whole-Slide Digital Histopathology Images,Front. Oncol., 20 January 2021,Sec. Cancer Imaging and Image-directed Interventions,Volume 10 - 2020 | https://doi.org/10.3389/fonc.2020.586292
②Yannick Van Herck1, Asier Antoranz,et al. Multiplexed Immunohistochemistry and Digital Pathology as the Foundation for Next-Generation Pathology in Melanoma: Methodological Comparison and Future Clinical Applications, Front. Oncol., 29 March 2021, Sec. Skin Cancer, Volume 11 - 2021 | https://doi.org/10.3389/fonc.2021.636681
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