基于开源软件的脂肪组织全切片图像高通量脂肪细胞尺寸测量技术研究

来自多机构的研究团队针对传统脂肪细胞测量方法效率低下的问题，开发了基于开源软件的全自动脂肪细胞尺寸分析系统。该研究利用全切片扫描技术结合定制化算法，实现了脂肪组织形态学参数的高通量精准量化，为代谢性疾病研究提供了标准化分析工具。

　　

这项突破性研究展示了如何利用开源计算机视觉工具(如OpenCV)实现脂肪组织切片的高通量分析。通过全自动图像处理流程，系统能精确识别单个脂肪细胞轮廓，计算直径分布和体积分数等关键参数。创新性地采用自适应阈值算法解决了传统H&E染色切片中细胞边界模糊的难题，测量精度达到亚微米级。该方法显著提升了肥胖症(obesity)和2型糖尿病(T2DM)相关研究的实验效率，其开源特性更便于全球研究者进行算法优化和跨平台验证。特别值得注意的是，技术方案支持标准病理扫描仪输出的WSI(Whole Slide Image)格式，可直接对接临床病理数据库。