数字切片扫描仪怎么选？

2024年5月，Nature发布了一篇重磅论文，微软和华盛顿大学等机构共同推出了全球首个全切片数字病理AI模型GigaPath ，具备十亿像素级别图像的处理和理解能力，相当于能理解40X 物镜下扫描的数字切片。目前Prov-GigaPath的模型和代码已经开源，部分科研机构已经开始自己制作数字切片文件，来进一步训练GigaPath用于各种生物医学研究。那么数字切片扫描仪怎么选呢？

一、数字切片

数字切片①

数字切片是用高分辨率物镜将玻璃切片扫描、拼接形成的图像文件，每张数字切片都有数亿像素，40X高分辨物镜扫描的数字切片像素更可接近10亿，信息量非常大。

数字切片解决方案：数字切片扫描仪MDS4

完整的数字切片解决方案可以分四大功能板块：

1、扫描：使用数字切片扫描仪捕获图像数据。

2、储存：将图像数据储存为数字切片文件并归档管理。

3、处理：提供数字切片图像旋转、颜色调整等处理功能。

4、阅片：浏览数字切片文件，以及与其他人分享切片文件。

可见，整个数字切片解决方案核心围绕的是数字切片文件。

二、为什么要做数字切片？

相比传统的玻璃样品切片，数字切片有哪些优势呢？

使用数字切片训练AI识别不同细胞②

首先是AI模型训练。AI模型辅助能大大提升工作效率，比如在癌症研究引入AI，可帮助加速识别癌症标记物和肿瘤分型等流程，但AI需要大量的数据训练才能高效、准确，核心数据就是数字切片文件。

数字切片方便信息共享和合作

其次是信息共享及增强合作。玻璃玻片难以分享，MDS4的数字切片文件可以通过网络分享，让突破地域限制的分享成为可能，网络会议、跨学科合作研究都会受益。

稀有样品扫成数字切片很有价值(类戈谢细胞)

第三是保护珍贵样品。制作精良的稀有样品千金难求，有些珍贵样品在老师手上也就仅此一片，但玻片毕竟是易碎的玻璃，最怕不小心损坏。利用MDS4的数字切片文件，可以将样品的最佳状态和丰富信息记录下来。

三、怎么选数字切片扫描仪器？

箱式数字切片扫描仪仅适合少数量大的用户

箱式数字切片扫描仪高价且功能单一，不适合大部分用户。从大批量处理能力来说，箱式的数字切片扫描仪搭配工作站电脑无疑是冠军方案。但这种方案的成本很高，除了少数大医院和实验室有足够的量来保证能够回本，其他大部分小医疗机构和科研单位根本回不了本，因为他们平均每周的扫描量可能十个手指就能数完。

普通显微镜做数字切片效果不理想

普通显微镜手动扫描拼接效果不理想，不适合严肃应用。手动扫描拼接只需数字摄像头和软件搭配即可实现，成本够低，但效果较差，比如玻片中间有空白就会扫描不下去，又比如样品不平整导致局部失焦模糊，还有光照不均匀、物镜平场性不佳导致拼接痕迹明显。最后就算扫描很顺利，扫出来的几亿像素文件也会让浏览切片变成灾难。

数字切片扫描仪MDS4有更高投入产出比

明美数字切片扫描仪MDS4是更符合大部分单位需要的数字切片扫描仪器。MDS4既是研究级荧光显微镜，又是数字切片扫描仪，一机两用，有媲美箱式扫描仪的扫描速度和精度，也有专业的储存格式和阅片软件，投入产出比更高。

MDS4可作为电动研究级荧光显微镜使用

明美数字切片扫描仪MDS4以一机两用为设计理念，适合大部份单位的投入产出目标。

1、基于研究级荧光显微镜，可用于FISH荧光原位杂交和免疫荧光观察研究。

2、创新双分光相机接口，同时满足高帧率扫描和高分辨率单视野成像。

3、可作为升级套件安装到客户现有的BX43/BX53等显微镜，更低投入实现扫描功能，不影响原有显微镜功能。

性能媲美箱式数字切片扫描仪

明美数字切片扫描仪MDS4基于研究级荧光显微镜设计，可以实现媲美箱式扫描仪的扫描速度和精度。

1、MDS4采用高精度XYZ三轴电动平台，闭环分辨率达0.1μm，扫描平稳精准低噪音，搭配峰值帧率100fps以上的扫描相机，全片扫描速度可低至40秒完成。

2、MDS4支持自动对焦扫描，遇到不平整区域可自动进行叠加景深，使整个玻片所有视野都细节清晰。

3、MDS4软件采用了硬件加速进行无缝拼接，因此无需工作站电脑也能快速出图并储存成数字切片文件。

专业的配套软件

明美数字切片扫描仪MDS4配套Slide Scan扫描软件和Slide Viewer阅片软件，专业的储存格式和阅片软件带来良好的用户体验。

1、MDS4软件采用先进的SRP格式数据，占用空间比常见图片格式更低，同时保留数亿像素丰富信息。

2、MDS4阅片软件提供丰富的数字切片管理功能和处理功能，自动拍摄玻片标签和数字切片一一对应，提供色彩调整等常用处理功能。

3、MDS4软件广泛使用硬件加速技术，阅片缩放和拖动浏览都十分顺畅。

大部分单位每周的切片扫描量不到10片，一台能实现数字切片扫描功能的研究级显微镜，是更符合这些单位投入产出目标的产品，明美数字切片扫描仪MDS4就是针对这些客户设计的产品，如果您有需要，欢迎致电明美了解咨询。

应用文献：

①Konstantinos Zormpas-Petridis1, Rosa Noguera, et al. SuperHistopath:A Deep Learning Pipeline for Mapping Tumor Heterogeneity on Low-Resolution Whole-Slide Digital Histopathology Images,Front. Oncol., 20 January 2021,Sec. Cancer Imaging and Image-directed Interventions,Volume 10 - 2020 | https://doi.org/10.3389/fonc.2020.586292

②Yannick Van Herck1, Asier Antoranz,et al. Multiplexed Immunohistochemistry and Digital Pathology as the Foundation for Next-Generation Pathology in Melanoma: Methodological Comparison and Future Clinical Applications, Front. Oncol., 29 March 2021, Sec. Skin Cancer, Volume 11 - 2021 | https://doi.org/10.3389/fonc.2021.636681

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