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科研福音思路迪多重荧光病理图像分析软件AP-TIME重磅上线

中国软件网2023-05-07会员软件豆腐软件会员
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科研福音思路迪多重荧光病理图像分析软件AP-TIME重磅上线

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  免费会员电视剧软件,豆腐软件会员,会员卡设计软件在全面精准医疗时代下,免疫靶点治疗药物的合理使用让越来越多的肿瘤患者得到及时有效的治疗,肿瘤的研究已经成为精准医疗领域最重要的方向之一。

  未来是否有更多的肿瘤患者成为免疫治疗的受益者,有赖于更多新的免疫治疗靶点被挖掘并验证。近几年来,多重荧光免疫组化已然成为目前研究肿瘤微环境探索新靶点挖掘更多新的免疫治疗方案的重要技术手段之一。而多重荧光病理图像中有效信息的挖掘与分析高度依赖于分析软件,目前使用多重荧光技术的科研人员中仅有少部分使用价格昂贵的进口软件对图像进行分析。

  思路迪历时三年开发的病理AI平台-APiLab,其中一个核心模块是多功能的多重荧光免疫组化图像分析软件AP-TIME,该软件具备目前其他软件针对荧光图像可分析的各项功能。此外,AP-TIME即将更新的功能模块中还包含众多软件尚未解决完善的连续切片叠加分析以及明场免疫组化环境下自动识别肿瘤区域的功能。

  目前AP-TIME软件已在思路迪检验所落地应用将近2年,经反复迭代更新,兼具多维度功能分析模块及个性化定制潜能,同时积累的大量训练数据为AI模块的应用提供强有力的数据保障,多项AI模块的联合应用有助于科研人员大幅提升分析数据结果的准确性,同时轻松实现多维度的快速分析。

  适用于免疫组化、多重荧光免疫组化的定量分析。通过深度学习模型自动识别图像中所有细胞,进行参数设置识别标志物对应的染色通道中阳性表达的细胞,同时可基于染色强度,将阳性细胞进行表达强度分数分类(1 +,2 +,3+)。

  结果报告可输出标志物的阳性表达百分比,H-score值,及每个细胞的完整分析数据等。

  通过多个标志物共表达实现组织原位单细胞水平的细胞表型识别及可视化,从而对图像中各类细胞进行分型,并进行定量分析及不同表型细胞间的空间关系分析。

  区域分割模块采用深度学习模型,经过数千张荧光图像训练实现自动区分待分析图像中的肿瘤与间质,快速地对整张切片或批量的荧光病理图像进行不同类型组织的分割,如下图所示软件自动区分的肿瘤与肿瘤间质区域。

  区域分割功能联合其他模块(如定量或空间分析)分析可分别得到肿瘤中的定量数据、间质及全片中的定量数据,为研究表型细胞在肿瘤微环境中不同空间位置发挥不同功能提供重要的分析方法。

  在组织原位水上识别每个细胞的空间位置,根据研究目的计算两两细胞的空间位置关系并统计得到全片组织中两类不同表型细胞的空间关系。

  常用于肿瘤免疫浸润分析,确定某类细胞在肿瘤中的浸润情况。以肿瘤边界为分析中心,可分析靶细胞在肿瘤边界内外的分布,统计得到目标区间内所有细胞到肿瘤边界的平均距离,并给出数据统计直方图。

  如下图所示,以肿瘤边界为0轴,分析肿瘤内200um范围CD3+细胞的分布,并计算肿瘤内外每个区间的靶细胞的分布密度。

  识别分析区域内每个靶细胞的空间位置,计算两两细胞的距离,可分析某类细胞在一定区间范围内另一靶细胞的分布情况,并给出数据统计直方图。

  如下图所示:对CD20+细胞周围50um内CD3细胞的分布进行邻近关系分析,得到CD20细胞与CD3细胞的空间关系统计结果。

  该模块对组织芯片样本图像进行切割,生成每个样本core的独立图像,进一步定量分析或空间分析,输出芯片中每个样本独立的分析数据。

  该模块通过识别组织图像中标志物的染色信息,自动调节荧光强度并识别出图像中TLS结构进行标注,进一步定量分析可得到图像中每个TLS独立的定量数据及总的定量数据,同时可进一步对三级淋巴结构的内部进行空间分析。

  除了以上模块化分析,AP-TIME同时具备强大的图像浏览及处理能力,多元化的注释工具,创建注释自动识别组织边界,调节通道荧光强度优化图像呈现效果,兼容主流数字切片图像格式及常规格式等等。

  AP-TIME在兼具全功能分析模块的前提下配置的多项人工智能模块无需额外付费,极大降低科研人员的使用成本。同时,AP-TIME提供个性化定制需求,集多功能、个性化、人工智能为一体,为广大科研人员提供全方位高性价比的病理图像分析工具,深入探索微环境中各复杂成分的空间关系与作用。

  APiLab平台是思路迪病理AI开发团队自主研发的软件平台,用于支撑肿瘤病理图像的数字化和AI处理。基于思路迪积累的大量病理图像数据,以及与病理专家的紧密合作,思路迪病理AI开发团队采用人工智能技术,开发了一系列用于辅助病理图像分析和诊断的解决方案。目前APiLab平台包括AP-PI和AP-TIME两个核心模块,分别用于非小细胞肺癌PD-L1免疫组化病理图像的自动判读与多重荧光免疫组化病理图像的定量及可视化分析。后续APiLab平台将持续优化性能,并不断拓展新的功能,支持医生为肿瘤患者制定全面精准的诊疗方案,同时也支持用户在临床研究中探索新的生物标志物。

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