滨松数字病理软件分析实例：肿瘤组织的自动识别与分析
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通过肿瘤组织特异性标记分子识别肿瘤组织，再利用连续切片原位叠加，在肿瘤组织中对感兴趣的分子实现多样的免疫组化分析。
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肿瘤组织多为异质性，传统的镜检分析往往需要观察者通过双标或多标的方式来区分出肿瘤组织与正常组织，亦或是利用多张连续切片进行染色，一张标记出肿瘤区域，其他切片再标记实际需要研究的分子。
多标实验操作复杂，非特异性染色概率较高，且当出现两种标记分子均为膜表达或胞质表达时，染色的叠加也会影响后续分析结果。
人为比较连续切片的染色结果来进行统计分析则会不可避免的产生区域识别的误差，即使依靠普通分析软件也不一定能很好的将两张切片"叠加"在一起。
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通过软件注册的专利算法，能够精确叠加两张连续的数字切片，对肿瘤区域进行自动识别，并将区域应用到邻片上进行新的分析，从而实现"虚拟"双染或多染效果。
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下面以Pan-Cytokeratin标记肿瘤组织和Ki67标记增殖型细胞为例，对肿瘤组织中的细胞增殖情况进行分析与统计：
1）用户只需事先准备两张或以上连续切片，一张标记肿瘤特异性抗体，其余标记用户感兴趣的分子（可任意选择相同或者不同的显色底物）；
2）向导式的操作方式，让初学者也能轻松实现双染切片的分析。
切片导入 ---> 切片叠加 --> 加载分析程序 --> 得出结果
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