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... 组织微阵列代表了免疫组织化学在经济和质量方面的重大进展。一张载玻片上可以安装多达几百个样本，所有这些样本都在同一时间被染色。用针状工具从标本中取出小阵列，然后将其排列成块。在切片后，这些块被放在载玻片上并进行均匀的染色。 当研究人员只想寻找样本中特定部分（通常是蛋白质）的迹象时，TMA是很有用的。通过免疫组织化学的手段，有可能检测并明显区分所需的蛋白质，这意味着它可以有效地用于癌症诊断。将尽可能多的样本（这里是指核心）放在一张玻片上是一个非常合理的步骤，因为在免疫组化中恒定质量的染色是至关重要的。然而，这产生了一个传统显微镜无法有效处理的问题。 更大的样本量需要更大的管理工作。你必须找到核心，记录你的分数，然后转移到下一个位置。这很容易错过。如果你想把你以前的分数和现在的分数进行比较，这几乎是不可能的，因为传统显微镜的导航不是为这种工作而发明的。 这是虚拟显微镜明确显示其优势的领域之一。通过使用TMA模块软件，你可以享受到组织微阵列的所有好处。 ...
... DensitoQuant是一个易于使用、快速而准确、基于染色强度的IHC定量工具。该应用基于一种自动的颜色分离方法来识别阳性染色，通过这种方法计算单个阳性像素，并根据强度和阈值范围进行分类。这样，就可以根据阳性和阴性像素的比例计算出一个H-Score。 分子病理学 荧光原位杂交（FISH）和色原位杂交（CISH）是组织病理学诊断中常规使用的方法。对这些样本进行视觉评估是一项艰巨的任务，通常是一个耗时的过程，而且容易出现人为错误，而这些错误可以通过使用图像分析解决方案来消除。 ...
... CISHQuant对CISH（色原位杂交）染色的样本进行量化。通过使用一个集成的颜色设置工具，该算法可以根据染色协议和质量进行校准。该模块适用于检查CISH玻片上的基因突变（基因扩增、缺失）和染色体畸变（多形体、非整倍体）。 ...
... Oncotopix® Discovery 专为任何人设计，使组织研究人员能够处理简单和复杂的数据集，生成突破性发现和发表论文所需的可靠定量结果。 简单易用的人工智能深度学习现已作为标准配置集成到我们所有的分析软件包和应用程序中。 在我们所有的分析软件包和研究应用程序中作为标准集成。 看到它、训练它、找到它 有了 Oncotopix Discovery，任何了解组织形态学的人都可以训练人工智能深度学习 APP，从而获得准确且可重复的结果。 查看 运用您的组织专业知识，标注您想要识别的结构。我们的直观绘图工具可实现快速、无缝的注释。 无需编码，无需耗时的培训、 无需图像分析经验。 培训 剩下的就交给 ...
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