QuPath学习：H&E脚本深度解析与细胞计数实践

QuPath学习系列文章主要聚焦于开源软件QuPath在数字化病理图像分析中的应用。QuPath是一款由Peter Bankhead等人开发的工具，尤其适用于H&E染色（苏木精-伊红染色）图像的处理，这是一种常用的组织学染色技术，用于区分细胞核（蓝色的苏木精染色）和胞质（红色的伊红染色）。在这个教程的第二部分，重点在于讲解如何利用QuPath进行免疫组化标记物如CD3和CD8的计数，这两个标记常用于检测T细胞亚群。 在QuPath中，用户可以导入H&E切片图像，并通过内置的分析工具来量化免疫标记物的表达。例如，图例中的SupplementaryFigure 1展示了对CD3和CD8阳性的细胞计数，每平方毫米（mm²）的组织区域被分割成红色边界表示的区域。每个标记的阳性细胞被标记为小红圆圈，通过计算这些细胞的数量来评估特定区域的免疫反应强度。 学习QuPath的H&E scripts，用户将掌握以下几个关键知识点： 1. **图像导入与预处理**：理解如何导入、查看和预处理高分辨率的H&E图像，包括校准色彩、去噪和图像增强等步骤。 2. **图像分割与标记**：学习如何使用QuPath的区域分割工具，识别和标记组织结构以及免疫细胞。 3. **计数和测量**：掌握计数功能，如计数特定区域内的阳性细胞数量，以及计算密度（如每平方毫米的细胞数）。 4. **脚本编写与自动化**：了解如何编写和使用QuPath的脚本来批量处理大量样本，提高效率。 5. **结果解读与分析**：学会根据分析结果进行病理学解读，如比较不同区域或样本间的差异，以及与临床信息结合进行诊断或研究。 6. **协作与分享**：掌握如何保存和分享分析结果，以便与其他研究人员或团队进行交流。 通过深入学习和实践，掌握QuPath的H&E scripts对于病理学家、科研人员以及从事数字病理学教学的人来说都是极其重要的技能，它能够极大地提升病理图像分析的准确性和效率。