Logiciel médical QuantCenter

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Aperçu du produit
QuantCenter est un logiciel modulaire d'analyse d'images Whole-Slide conçu pour les flux de travail de l'histopathologie et de la pathologie moléculaire quantifiables. Il propose des modules d'analyse configurables, une segmentation basée sur l'IA et le deep learning, le traitement en lot multi-lames, une visualisation intégrée et un traitement côté serveur pour des déploiements évolutifs en recherche et études à haut débit.

Modules clés et fonctionnalités

• HistoQuant : Identifie les éléments tissulaires colorés à partir de caractéristiques de couleur et d'intensité.
• PatternQuant : Reconnaissance de motifs entraînable pour la classification tissulaire et la pré-segmentation.
• PatternQuant Plus : Extension basée sur le deep learning de PatternQuant pour la segmentation de tissus complexes.
• NuclearQuant : Détection et quantification des noyaux cellulaires dans des échantillons marqués en IHC.
• MembraneQuant : Détecte les membranes et quantifie les signaux IHC associés aux membranes.
• CellQuant : Détection cellulaire polyvalente pour diverses colorations IHC (ex. Ki67).
• DensitoQuant : Outil de quantification IHC basé sur l'intensité de la coloration.
• FISHQuant : Quantification des signaux FISH sur échantillons tumoraux solides.
• CISHQuant : Quantification des échantillons marqués en CISH.
• DNA Break Quant : Mesure des cassures double-brin d'ADN en détectant les foyers γH2AX dans des noyaux marqués en immunofluorescence.
• ScriptQuant : Exécution de scripts d'analyse d'images définis par l'utilisateur dans l'environnement QuantCenter.
• SimpleSlideInterface : Accès programmatique aux métadonnées et aux tuiles d'images pour le développement d'applications personnalisées.
• QuantServer : Exécute les tâches de traitement et stocke les résultats sur un serveur dédié pour des flux de travail centralisés et performants.
• BatchAnalysis-ProcessingQueue : File d'attente en arrière-plan pour le traitement par lots multi-lames afin d'augmenter le débit.
• Data Visualization (DVT) : Visualisation intégrée incluant tableaux, nuages de points, graphiques en secteurs et histogrammes pour l'inspection des résultats.

Intégration et flux de travail
QuantCenter s'intègre aux systèmes de gestion de lames et permet d'assembler des pipelines d'analyse adaptés via des modules combinables. Le traitement côté serveur et le stockage centralisé des résultats facilitent les déploiements évolutifs et l'automatisation des analyses d'échantillons d'étude sans outil externe.

Exemples de quantification

• Quantification des cellules endothéliales de l'artère pulmonaire bovine (HistoQuant).
• Analyse de l'épithélium de Cyprinus carpio (PatternQuant).
• Structures villosités allongées avec noyaux multicouches (PatternQuant).
• Analyse de carcinome canalaire infiltrant estrogène‑marqué combinant PatternQuant et NuclearQuant.
• Quantification des tissus mammaires marqués Her2 (DensitoQuant).
• Détection de réseaux neuronaux marqués Golgi dans le cortex de rat (HistoQuant).
• Analyse du tissu testiculaire incluant les spermatozoïdes (HistoQuant).

Caractéristiques techniques / spécifications

• Cadre modulaire permettant la sélection et la combinaison de modules de quantification spécialisés.
• Segmentation personnalisable basée sur l'IA et le deep learning pour des tâches tissulaires complexes.
• Traitement en lot multi-lames via une file d'attente en arrière-plan pour augmenter le débit.
• Traitement côté serveur (QuantServer) et stockage centralisé des résultats pour des flux de travail performants.
• Outils de visualisation intégrés (tableaux, nuages de points, graphiques en secteurs, histogrammes) pour l'inspection et la génération de rapports.
• Support de l'intégration d'algorithmes définis par l'utilisateur via ScriptQuant.
• Modules combinables et intégration transparente avec la gestion des lames pour automatiser les analyses d'étude.
• Modules ciblés pour la quantification des noyaux, membranes, cellules, intensité de coloration, signaux FISH/CISH, foyers de dommages à l'ADN et classification tissulaire par motif.
• Architecture évolutive adaptée à la recherche et aux études cliniques à haut débit.
• Conçu pour une quantification reproductible des Whole-Slide sur les formats d'image courants.