TissueGnostics全景組織細(xì)胞定量分析系統(tǒng)

TissueGnostics全景組織細(xì)胞定量分析系統(tǒng)該設(shè)備基于組織原位類流式分析技術(shù)，對(duì)于單細(xì)胞定量分析實(shí)驗(yàn)，通常選擇流式細(xì)胞技術(shù)作為實(shí)驗(yàn)方法。雖然能做準(zhǔn)確的單細(xì)胞定量，對(duì)于組織切片的量化分析，又只能依賴染色的圖像定量，但缺失了組織原位的位置信息；而傳統(tǒng)基于切片染色的圖像定量方式，其識(shí)別的準(zhǔn)確度和分析的精度，無法滿足日益深入的科研需求。

而TissueFAXS 系統(tǒng)將流式散點(diǎn)圖分析技術(shù)與圖像原位信息相結(jié)合，既獲得了精準(zhǔn)單細(xì)胞級(jí)別的定量數(shù)據(jù)，更深度結(jié)合組織原位的位置信息，可進(jìn)行組織結(jié)構(gòu)定量、組織區(qū)域篩分定量、目標(biāo)蛋白或靶細(xì)胞在組織中的分布情況等定量分析，不僅提供了更全面的分析數(shù)據(jù)，也為未來的研究提出了新的解決思路和研究方向。

TissueGnostics全景組織細(xì)胞定量分析系統(tǒng)技術(shù)特點(diǎn)：

明場(chǎng)、熒光雙獨(dú)立光路，支持免疫熒光&明場(chǎng)40層樣本掃描

延伸聚焦/ Z stack功能，可編輯每層掃描圖像或每個(gè)通道掃描圖像

2.5X-100X全倍率物鏡掃描

兼容2倍-8倍不同（超大）尺寸玻片

智能TMA block掃描識(shí)別功能

IF-IHC圖像互相轉(zhuǎn)換功能

實(shí)時(shí)計(jì)算HDR模式（高動(dòng)態(tài)范圍成像）實(shí)現(xiàn)更大曝光動(dòng)態(tài)范圍

AI自學(xué)習(xí)可進(jìn)化的對(duì)焦算法管理

熒光背景噪音自動(dòng)矯正

整合人類蛋白質(zhì)組研究策略數(shù)據(jù)庫

樣本數(shù)字化管理系統(tǒng)

超大尺寸病理切片的全景獲取技術(shù)

基于超大尺寸病理切片的全景獲取技術(shù)，TissueFAXS系統(tǒng)可以支撐大數(shù)據(jù)高通量影像學(xué)數(shù)據(jù)分析，為珍貴大樣本數(shù)字化拷貝建庫以及多學(xué)科交叉研究獲取更高豐度的數(shù)據(jù)提供研究條件。

通過這種全景成像分析獲得的數(shù)據(jù)，避免了因傳統(tǒng)小視野區(qū)域分析造成的不確定性，保證了在同一分析參數(shù)下，不同研究者對(duì)相同樣本獲得的分析數(shù)據(jù)的一致性。（自動(dòng)化組織全景掃描及分析；多聚焦保證采集圖像清晰、完整；動(dòng)態(tài)聚焦/ 景深擴(kuò)展/ Z-stack成像/2.5x-100x全景成像）

全倍率物鏡掃描（2.5X-100X）

Dot點(diǎn)狀marker分析---RNA原位雜交

RNA原位雜交可提供RNA在組織細(xì)胞的空間表達(dá)信息。Dot點(diǎn)狀marker分析功能可自動(dòng)計(jì)算細(xì)胞核/細(xì)胞質(zhì)內(nèi)RNA Scope數(shù)目。除此之外，該功能也適用于FISH等點(diǎn)狀marker分析。

左圖：識(shí)別TxR通道中的點(diǎn)狀熒光信號(hào)，即為RNA信號(hào)（黃色標(biāo)記）。

右圖：細(xì)胞核5μm范圍內(nèi)TxR通道點(diǎn)狀信號(hào)進(jìn)行記數(shù)，識(shí)別RNA陽性細(xì)胞（紫色標(biāo)記）；橫坐標(biāo)為細(xì)胞內(nèi)RNA信號(hào)點(diǎn)數(shù)量，縱坐標(biāo)為細(xì)胞內(nèi)RNA信號(hào)點(diǎn)總面積 門內(nèi)為RNA陽性細(xì)胞。

TMA高倍全景自動(dòng)位置校準(zhǔn)

TMA容納的信息量大，可以在短時(shí)間內(nèi)高通量、快速、平行檢測(cè)大批量組織樣本中的多個(gè)實(shí)驗(yàn)指標(biāo)，大大提高了實(shí)驗(yàn)效率。

TG 提供 TMA 掃描、分析模塊，可用于處理免疫組化或免疫熒光標(biāo)記的組織芯片樣本。能夠進(jìn)行 TMA 點(diǎn)自動(dòng)識(shí)別和編號(hào)，并且智能 化判斷脫落點(diǎn)，排除在掃描之外，節(jié)省掃描時(shí)間。除此之外提供靈活的手動(dòng)修正工具，允許使用者自由調(diào)整每個(gè) TMA 點(diǎn)大小、格式。最終實(shí)現(xiàn)樣本從掃描到分析結(jié)果輸出的批量處理。

AI自學(xué)習(xí)可進(jìn)化的對(duì)焦算法：

顯微成像技術(shù)中，通過判斷樣本邊緣輪廓是否銳利進(jìn)行自動(dòng)對(duì)焦是獲得清晰圖像的基礎(chǔ)。常規(guī)掃描設(shè)備采用的對(duì)焦算法僅能夠滿足部分明場(chǎng)、熒光圖像的需求。復(fù)雜樣本或非常規(guī)樣本中，比如邊緣輪廓不清晰的腫瘤細(xì)胞、20um以上的厚組織、信號(hào)較弱的熒光染色樣本等，自動(dòng)對(duì)焦算法無法獲得清晰的圖像。

針對(duì)復(fù)雜非常規(guī)樣本，TissueFAXS系統(tǒng)內(nèi)置了20多種對(duì)焦評(píng)估算法，通過AI進(jìn)行管理。針對(duì)性的自動(dòng)啟用相應(yīng)對(duì)焦模式，并隨著樣本采集過程的不斷深入，增加對(duì)焦模板庫，實(shí)現(xiàn)內(nèi)置數(shù)據(jù)的進(jìn)化更新。AI自學(xué)習(xí)可進(jìn)化的對(duì)焦算法，自動(dòng)調(diào)整對(duì)焦算法的組合，獲得zui適he當(dāng)前樣本的高效自動(dòng)全景成像的掃描策略。

局部及全局Z-stack掃描

TissueFAXS掃描軟件均搭載Z-stack功能，實(shí)現(xiàn)了Z軸方向逐層樣本掃描成像，獲得多層立體信息，以及通過反卷積算法獲得更清晰的單層圖像，解決厚組織中背景模糊、樣本表明不平整帶來的問題。與傳統(tǒng)Z軸掃描不同，TissueFAXS系統(tǒng)是自動(dòng)對(duì)焦或手動(dòng)選擇zui適he焦面，然后在焦平面上、下設(shè)置掃描層數(shù)與間距。進(jìn)而獲取厚組織及不平整組織精確的層掃區(qū)間，進(jìn)行全局Z軸掃描，或區(qū)域?qū)訏邎D像。

不僅如此，結(jié)合TissueFAXS系統(tǒng)單視野/區(qū)域圖像重獲取及自動(dòng)回拼功能，可以實(shí)現(xiàn)單層和Z-Stack延伸聚焦雙模式組合式掃描成像：在平整區(qū)域進(jìn)行單層聚焦成像，不平整區(qū)域進(jìn)行Z-stack延伸聚焦成像。比如心血管研究中血管區(qū)域多層掃描獲得清晰圖像，其他區(qū)域單層掃描提高掃描效率。（樣本厚度150um，40層）

技術(shù)參數(shù)配置：