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... 组织微阵列代表着免疫组化在经济性和质量稳定性方面的重大进步：在一张载玻片上最多可容纳数百个样本，并同时对所有样本进行染色。用针状工具从样本中取出小阵列，然后将其排列成块。切片后，将这些块放在载玻片上进行均匀染色。 当研究人员只需寻找样本中特定部分（通常是蛋白质）的迹象时，TMA 就能派上用场。通过免疫组织化学方法，可以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等方面。在一张载玻片上放置尽可能多的样本（这里指样本核）是一个非常合理的步骤，因为在免疫组化过程中，恒定质量的染色是必不可少的。然而，这就产生了一个传统显微镜无法有效解决的问题。 由于样本量大得多，因此需要做更多的管理工作。您必须找到核心，记录分数，然后移动到下一个位置。这很容易造成遗漏。如果您想将以前的分数与现在的分数进行比较，几乎是不可能的，因为传统显微镜的导航功能并不是为这种工作而发明的。 虚拟显微镜在这一领域的优势显而易见。通过使用 ...
... DensitoQuant 是一种易于使用、快速准确、基于染色强度的 IHC 定量工具。该应用软件采用自动分色法识别阳性染色，根据染色强度和阈值范围对单个阳性像素进行计数和分类。这样，就能根据阳性和阴性像素的比例计算出 H 分数。 分子病理学 荧光原位杂交（FISH）和色原位杂交（CISH）是组织病理学诊断的常规方法。对这些样本进行视觉评估是一项艰巨的任务，通常需要耗费大量时间，而且容易出现人为错误，而使用图像分析解决方案则可以避免这些错误。 ...
... 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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