• 定量病理识别与分析

    专业数据挖掘

  • 全景病理工作站

    PanoATLAS Workstation

全景病理工作站在系统中主要承担数据挖掘的工作，是系统有效产出的关键环节。决定工作站效能的有三个方面：硬件配置、软件功能、工作流设计，三者的重要性逐级提升。

全景定量分析包含四个步骤：

组织识别：通过智能软件识别特定组织区域 细胞识别：通过DAPI识别细胞 表型鉴别：通过设定阳性阈值，将符合阈值标准的细胞群设为特定表型

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定量病理识别软件

影响软件使用体验的主要是功能模块和工作流设计。

智能识别：

借助机器学习算法的优势，高效的对组织和细胞进行识别和拆分，A.I.功能的加入更是为复杂组织的准确识别提供了便利。

表型鉴别：

利用多靶标的重叠，分辨阳性、多阳性细胞，据此划分细胞类群，从而得到不同细胞表型的计数结果。

关系判断：

基于量化的细胞参数，进一步推演组织中的相互关系（context），距离是比较常见的推演依据，“热图”则适合在宏观尺度上表现分布特点。

工作流：

包括算法搭建过程中的逻辑设计，以及批处理时的组合调用。PDOne系统则是从染色环节即开始引入系统的工作流思路，实现更全面的效能优化。

• 自动区分组织类型

• 自动区分组织类型

智能识别

• 阳性表型区分

• 多指标同表达 • 双阳性、多阳性

表型鉴别

• 细胞间最小距离分析 • 细胞邻近度分析

• 细胞浸润水平分析

关系判断

• 批处理算法 • 数据清洗宝典

• TMA芯片分析 • 生存曲线绘制

智能识别

专业的数据挖掘

全景病理分析产生的定量数据是非常巨大的，特别是全画幅分析。图像识别主要依赖系统的软硬件性能，数据挖掘则要靠统计学工具的引入和分析策略的优化。

佰诺全景在全景病理数据挖掘方面积累了丰富的经验，并且针对生物和医学实验室的特点，开发了相对简单的分析工具和算法模型，大幅提升用户的学习效率。

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