分析数字病理图像

Analyze Digital Pathology Images · 🔴专家 · 所属分类：生物成像与图像分析

全切片 WSI 动辄几个 GB，普通软件根本打不开；要数阳性核、算染色比例，常只能靠病理医生目测打分，主观、慢又难复现。它帮你分块处理这些超大图，自动做染色解卷积和核/组织分割，把 Ki67 阳性率、肿瘤占比这类读出量化成可复现的表格和热图。

适合谁

做数字病理研究的病理科研人员、肿瘤研究者和相关生信工程师（研究用途）。

给它什么 · 得到什么

• 你提供：全切片图像（SVS/NDPI/OME-TIFF 等，注明 H&E/IHC 染色类型和放大倍率）、分析目标（如 Ki67 阳性率、肿瘤区域占比、核分割），有病理标注 ROI 或类别定义更好。
• 你得到：区域/细胞级定量表（阳性率、密度、面积占比）、标注热图与 WSI 叠加图，以及 QuPath 脚本或 PathML/HistomicsTK 工作流（可复现）。

怎么用

先抛一句示例提问：「这是一张 Ki67 IHC 的 SVS 全切片，40 倍，想在标注的肿瘤区里算阳性核比例，帮我用 QuPath 做解卷积、核分割并出阳性率。」触发后它会按放大倍率分块读金字塔 WSI，用 QuPath/PathML 做染色解卷积和核/组织分割，在标注区做阳性判定和面积占比量化，生成叠加热图和切片级统计，并导出可复现脚本。

提个醒

它编排 QuPath/PathML 等工具做研究用量化，不是临床诊断；结果必须由病理专家复核，它不会输出诊断结论，也不替代医疗判断。