数字式显微镜

智能数字式漏水检测仪/数字式漏水检测仪/漏水检测仪/测漏仪/查漏仪 型号：ZRX-7663ZRX-7663智能数字式漏水检测仪应用了的数字信号处理术和数字滤波电路，步提了仪器的抗干扰性能，其重要特点之是能够克服环境噪声的干扰行确探测，在大屏幕液晶显示屏上准确地显示出测量参数，自动区分环境噪声和漏水噪声信号，让操作人员直观地判断漏水疑点。 ●常用频率范围的频谱分析，实时显示出噪声信号在各频率上的相对分布。 ●自动记录（时间—信号噪声）曲线，连续监测噪声信号，为漏水点的确定提供可靠的分析依据。 ●拾振传感器内置有信号放大电路，拾振机构采用缓冲隔离，使得拾振的方向性更强，且有效降低了环境风和导线抖动对拾振传感器引起的噪声干扰。 ●采用品质传感器材料和电路，听音清晰度大大提。 ●可选配不型的拾振传感器，供操作人员选择使用。 ●频率覆盖漏水噪声范围，多达31个带通滤波器的选频范围，满足检漏人员在各种场合中选频使用。 ●可适时保存多段录音资料，能真实记录现场声音，随时重现探测现场实况。 ●操作手柄采用可靠性光电式无触点静音开关，杜了开关接触不良故障的发生。 ●手柄前端聚光照明，液晶显示屏和按键均具有背光照明。 ●采用性能、大容量可充电锂离子电池，无记忆效应；联机充电和脱机充电两种方式均可采用，充电方便快捷。 ●大屏幕液晶显示屏，信息量大，光条显示度，操作界面直观明晰，操作流程简单方便。 ●益求的电路板设计，消除了仪器中难以克服的由数字电路产生的脉动干扰噪声。

• Katharina Eser病理学实验室作为一个机构正在发生变化。即使有一段时间的滞后，这门至关重要的医学学科也正在转向数字化：实验室正在变得虚拟。这个过程的一部分也是虚拟显微镜，它支持向数字病理学的转变。许多病理学家仍然通过模拟显微镜观察，同时决定作为切片制剂位于他们面前的一小段组织是否注入了肿瘤细胞。在其他实验室，这项任务已经由一个自动化系统完成，该系统将切片制剂独立放置在扫描显微镜下，扫描样本，最后由人工智能识别、标记和计数肿瘤细胞。要采取这一步骤，你不仅需要合适的设备，还需要实验室中的新工作流程和经过培训的人员。本文将有助于强调这一过程中的挑战和出现的问题。全球病理学家短缺如今，癌症发病率正在上升，同时，能够治疗和检测癌症的人数正在减少。世界上许多地方的医疗服务不足，但即使在最富裕的国家，也缺乏病理学家等专家。造成这种情况的原因包括医学院期间的教育和广告太少，以及在实验室工作是孤立的情绪因素，与患者的接触往往仅限于观察他们的组织。但也有一个事实是，大多数疾病观察的时间越长，就会变得越复杂。人类无法提供识别某些相关性所需的数据量。因此，病理学实验室的数字化带来的可能性是无限有吸引力的。病理学的一个重要支柱是在显微镜下观察组织样本。虚拟显微镜为用户提供了独立于时间和位置对标本进行数字显微镜检查的能力。为此，显微镜制剂被数字化，因此可以在以后的屏幕上查看和处理，而不考虑位置和/或工作站。这些数字制剂可以存储在数据库中，并与无限数量的用户共享。为了生成样本的数字图像，可以使用配有额外摄像头的模拟显微镜。然而，病理学的发展趋向于使用数字显微镜。根据模型的不同，这些显微镜通常不仅可以产生标本的实时图像，还可以对其进行扫描。数字显微镜不仅可以显示单个视场，还可以扫描整个标本。数字化显微镜载玻片可以称为虚拟载玻片、扫描或全载玻片图像。这些术语描述了完全数字化的显微镜标本。为了产生数字图像，该仪器逐片扫描载玻片上的整个样本。该软件将生成的高分辨率单个图像合并为一个完整的图像。这个过程叫做缝合。在电脑上，用户可以浏览样本，放大并分析。图1：虚拟显微镜为用户提供了独立于时间和位置对标本进行数字显微镜检查的能力。©Precision股份有限公司试样质量至关重要与所有显微镜手术一样，标本的质量在虚拟显微镜中也起着重要作用。样品必须尽可能均匀地切割，因为软件在扫描过程中会自动设置焦点。过大的高度差异可能导致平面跳跃和完成扫描中的模糊区域，并且无法校正。样本也必须在仪器的固定扫描区域内。样本必须均匀染色，以正确表示所有细胞结构。此外，应避免样品出现气穴、重叠和其他污染。在特殊情况下，样本的性质会退隐到背景中。例如，在肿瘤手术过程中，通常会在手术过程中对切除的组织进行切片，即所谓的冷冻切片。然后在显微镜下只观察样品的某些区域。数字样本的质量也取决于所用相机的质量。模拟显微镜上的相机附件通常不能提供高质量，因为这些系统不是为数字化过程设计的。数字显微镜是为这一过程设计的，除了扫描功能外，它还具有实时视图，因此可以在屏幕上实时观察样本。纯幻灯片扫描设备为用户提供了在速度和分辨率之间进行选择的可能性。较高的扫描速度会导致图像质量的损失。然而，由于这些设备是自主操作的，因此也可以通过调整扫描仪的工作时间来调整时间损失，例如在晚上。为了充分利用显微镜扫描，需要合适的图像查看软件。根据图像格式的不同，只有非常专业的程序才能处理病理切片的图像。所谓的查看软件也提供了评估图像的不同可能性。例如，使用不同的注释工具，可以绘制直线和圆，也可以附加书面注释。此外，还可以将人工智能集成到此类程序中。在集成人工智能的帮助下，对某些结构或细胞的自动评估成为可能。理想情况下，可以根据图像来存储注释和评估。可以将查看软件集成到云中。这样一来，扫描不仅可以通过网络服务器与其他用户共享，还可以直接在平台上查看。此外，通常可以提供关于图像的特定信息。在大多数云服务中，图像存储、图像共享和图像查看设施都是可用的。任何终端设备都可以查看扫描结果。不管是大屏幕、智能手机、平板电脑还是笔记本电脑。然而，屏幕的性质对于再现的图像质量是决定性的[1]。表1：拥有数字工作流程可以使病理实验室的工作更快、更高效，并为创新腾出空间。©Precision股份有限公司今天的病理学是手工工作目前，在大多数情况下，需要在病理学实验室进行检查的样本都会带着一张提交单到达，上面会手工注明如何处理。这些信息由工作人员传输到实验室信息系统。在病理学家对组织进行宏观检查后，医疗技术人员准备样品进行进一步检查。这些标本有时需要大量的手工制作、切割、在煤油中固定，并使用各种组织化学和免疫组织学技术进行染色；它们被切割，安装在载玻片上，并用玻璃覆盖。然后将标本分类到文件夹中，并提交给病理学家进行检查。在某些情况下，标本也会被扫描。为此，还必须手动插入样本并进行登记。如果存在质量缺陷，则必须重复该过程。这个工作流程在这里只是粗略地概述，涉及许多手册和小规模的工作步骤，其中有许多错误来源。在向完全数字化病理学实验室发展的另一端，大量切片制剂的自动扫描、诊断的数字提供以及临床数据以及数字报告文本生成即将到来。该系统可以在输入样本注册后对订单进行优先级排序和处理，并处理质量控制。此外，人工智能用于支持组织病理学诊断。此外，该系统可以将分析的图像数据和分子信息集成到工作流程中。与此同时，几个研究项目正在接近实现这一愿景，揭示了这一理论的实际机遇和挑战。图2：有了数字样本，算法就有可能取代昂贵的计数和注释工作。©Precision股份有限公司算法打开了广泛的可能性尽管数字图像有很多优点，但它并不能解决用户的许多问题和要求。然而，数字化为使用算法进行图像分析开辟了广泛的可能性。经典算法可以检测和计数定义明确的结构，如肿瘤细胞。这使得病理学家能够通过具体的测量值进行量化。在这样做的过程中，算法有效地进行并且没有偏差。压力或时间压力以及影响人类的视错觉的影响等因素在这里不会发生。现在市场上有许多产品可以用于不同的分析方法。这些程序可以快速有效地找到预定义的结构，并可重复地对其进行量化。有许多研究描述了算法在不同器官和各种疾病的组织学制备中的应用[3]。通常，对这些算法进行训练，以便专家在组织学切片中标记定义的结构。该算法用一系列类似的部分进行训练，直到它自己识别出标记的结构。市场上常见的程序通常专门针对特定的疾病模式；他们的任务是识别和量化预定义的结构。一个算法只能和它所训练的数据集的质量一样好[4]。所寻求的结构的数量越多，变化越大，评估就越好、越可靠。这就是目前正在世界各地建立的生物库发挥重要作用的地方。这些不仅提供了许多物理样本，而且还提供了许多已经数字化的样本。下一步是专门针对用户的应用需求进行训练的算法。在这里，一系列有趣的产品也在开发[2]。挑战在于将获得的数据集转换成什么格式，以及如何最终将其整合到实验室信息系统和相关部门的系统中。当然，还有实验室人员和工作流程的问题。图3：正确的样品制备是虚拟显微镜的关键。©Precision股份有限公司结论病理学实验室向数字化病理学实验室的转变只能循序渐进。该过程的开始是所有过程的文档化和可视化，必须根据各种参数（如人员、机器和开发程度）以及IT和过程支持级别对其进行分析。由此可以产生有意义的转型规划。其中一部分是虚拟显微镜、满足要求的设备以及支持这项工作的算法。现在有许多公司专门帮助实验室进行这种转变。这是一项非常明智的服务，因为这种转变很复杂，需要时间和金钱，而且还必须在人员方面得到很好的支持才能发挥作用。References[1] Brochhausen C. et al (2015) A virtual microscope for academic medical education: the pate project. Interact J Med Res. 4: e11. [2] Li Z et al. (2021) Deep Learning Methods for Lung Cancer Segmentation in Whole-Slide Histopathology Images – The ACDC@LungHP Challenge 2019. IEEE J Biomed Health Inform 25: 429-440[3] Mun SK et al. Artificial Intelligence for the Future Radiology Diagnostic Service. Front Mol Biosci. 2021 Jan 28 7:614258. DOI: 10.3389/fmolb.2020.614258 [4] Cui, M., Zhang. D.Y. Artificial intelligence and computational pathology. Lab Invest 101, 412-422 (2021). DOI: 10.1038/s41374-020-00514-0 .关于作者Katharina Eser在学习艺术史之前曾在一家日报担任编辑。2021年，她加入PrecisPoint，担任业务创新经理，现在是该公司的自由职业者。来源：Going digital in pathology——Introducing Virtual Microscopy and what questions to askMicroscopy Light Microscopy Lab Automation Image Processing ， 17 May 2023供稿：符 斌，北京中实国金国际实验室能力验证研究有限公司

安东帕密度计历史悠久距离安东帕在法兰克福阿赫玛(Achema)展示首台数字密度计，已经过去了一段时间。早在1967年推出的密度计DMA 02 C是液体分析领域创新的缩影，这对后续密度测量技术的发展影响深远。直到今天我们仍持续不断地发展密度测量技术，虽然测量方法本身（u型振荡管技术）在过去的50年没有改变，但技术进步是巨大的。新一代数字式密度计新一代密度计依旧证明了安东帕在密度测量领域的成熟技术与应用经验。通过独特的脉冲激发法(PEM)作为核心测量原理进行驱动，安东帕的数字式密度计保证了0.000005 g/cm3的准确度，使其成为了全世界最为准确的密度计。全新系列的产品满足了现代数字化测量系统的需求：高速操作系统、用于快速数据导出的大容量空间、高分辨率可变焦的摄像头和高性能触摸屏现已成为标准配置。这款全新的数字式密度计可连接到各种数据接口，包括安东帕全新的AP-Connect数据管理平台。全新系列的三款型号概览:- DMA 4101：最快且高效的测量——借助超快测量模式以实现高性能的质量控制- DMA 4501：适用于所有行业的全能型产品——经众多行业认可且验证的仪器，可对各种样品进行精确测量- DMA 5001：适用于要求苛刻样品的精度——精确测量模式可在要求苛刻的高端应用中实现性能