从全切片图像中理解细胞

在新加坡科技研究局生物信息学研究所，我开发了用于全切片病理图像的 IHC 生物标志物表达自动分析流程。

流程结合组织检测、染色标准化、基于分水岭算法的细胞核分割，以及光密度特征提取，生成用于定量细胞表型分析的 120 维特征向量。

让分析能够扩展

随机森林分类模块在项目评估中达到 97.9% 的准确率。相比传统 IHC 定量工作流，分析吞吐量提升约 10 倍，人工分析工作量减少约 95%。

模块化架构支持处理每张切片超过一百万个细胞，为后续研究提供可复现的生物标志物定量结果。

以上指标对应这一研究项目的评估结果，不代表通用临床性能。网站上的细胞动效是概念化视觉表达，不包含患者数据或真实显微分析结果。