可视化管理、分析系统 QuantCenter

人工智能分析自动化

概述
QuantCenter 提供模块化的整片切片（whole-slide）图像分析，用于组织病理学和分子病理学的定量评估。该平台以可链接、可定制的模块化框架构建，而非单一整体解决方案，便于为研究和临床研究配置针对性的工作流。QuantCenter 支持基于 AI 的分割与深度学习模型、多切片批处理、服务器端执行以及用于结果解释的集成可视化工具。

集成模块与功能

• HistoQuant — 基于颜色与强度特征识别染色的组织成分。
• PatternQuant — 可训练的模式识别模块，用于组织分类与预分割。
• PatternQuant Plus — 采用深度学习增强的复杂组织分割模块。
• NuclearQuant — 检测并量化 IHC 染色样本中的细胞核。
• MembraneQuant — 检测细胞膜并对 IHC 染色的组织样本进行量化。
• CellQuant — 适用于多种 IHC 染色（包括 Ki67）的通用细胞检测应用。
• DensitoQuant — 基于染色强度的 IHC 量化工具，便于评分。
• FISHQuant — 对实体肿瘤组织样本中的 FISH 信号进行量化。
• CISHQuant — 用于 CISH 染色样本的量化模块。
• DNA Break Quant — 通过检测免疫荧光染色核中的 γH2AX 焦点来量化双链 DNA 断裂。
• ScriptQuant — 在 QuantCenter 框架内运行自定义图像分析算法。
• SimpleSlideInterface — 为定制应用开发提供切片相关数据访问。
• QuantServer — 在专用服务器上执行处理并存储分析结果，实现集中式可扩展处理。
• BatchAnalysis-ProcessingQueue — 支持多张数字切片的后台处理以提高通量。
• Data Visualization (DVT) — 集成可视化模式，包括表格、散点图、饼图和直方图，便于报告与解释。

集成与工作流
QuantCenter 可与 SlideManager 集成，简化对研究样本的分析执行。模块化架构允许根据项目选择并组合专用工具，并支持服务器端处理以满足实验室与临床工作流的可扩展性要求。

量化示例
示范性用例包括内皮细胞量化、上皮分析、肿瘤细胞核分类、Golgi 染色神经网络检测以及多种 IHC/FISH/CISH 工作流，展示模块在不同组织与染色下的适用性。

技术规格

• 具有模块化架构的整片图像分析平台。
• 可定制的 AI 驱动分割与深度学习模块。
• 支持 IHC、免疫荧光（IF）、FISH 和 CISH 的量化工作流。
• 用于后台多切片处理的 BatchAnalysis-ProcessingQueue。
• 用于专用服务器端处理和集中结果存储的 QuantServer。
• 集成数据可视化：表格、散点图、饼图、直方图。
• 通过 ScriptQuant 集成脚本以支持自定义算法。
• 与 SlideManager 集成以简化基于切片的工作流。
• 可扩展，适用于从小规模研究到高通量临床研究。