在現代病理學領域，數位病理已從趨勢轉變為主流，特別是隨著全玻片掃描技術的普及，研究人員與臨床醫師面臨著海量的數位病理影像資料。如何有效地從這些複雜的影像中提取有價值的生物資訊，成為推動精準醫療發展的關鍵挑戰。

本文將深入探討數位病理影像標註的重要性，並介紹多款領先的開源分析工具，特別是 QuPath 和 ASAP。這些工具能幫助病理學家和研究人員更高效地進行影像分析，進而加速科學發現與臨床應用，提升診斷與研究的精準度。

數位病理影像標註為何是精準分析的基石？

數位病理影像標註是精準分析的基石，因為它涉及在數位玻片上精確地勾勒出感興趣的區域（Regions of Interest, ROIs），例如腫瘤細胞、免疫細胞浸潤區、壞死區或特定的組織結構，為後續的量化分析提供明確的地理參考。這些精確的標註確保了分析的專一性與可靠性。

影像標註不僅是視覺化的過程，更是將非結構化的影像資料轉化為可量化數據的橋樑。它賦予研究人員多方面的能力，例如定義分析區域、量化形態學特徵以及訓練人工智慧模型。

標準化標註對於跨實驗室和研究專案的資料共享與協作至關重要。透過統一的標註規範，可以確保不同研究者對同一影像區域的定義保持一致，進而大幅提升研究的可重複性。根據一份發表於 Journal of Clinical Pathology 的研究指出，標準化標註可將影像分析的批次間變異性降低達 30%。

標註在數位病理工作流程中的關鍵作用

標註在數位病理工作流程中扮演著多重關鍵角色，從基礎研究到臨床診斷皆不可或缺。它不僅是數據提取的起點，更是確保分析結果準確性和可解釋性的核心環節。

• 定義分析區域：精準鎖定特定細胞群或組織結構，有效避免非目標區域的干擾，確保分析的專一性。
• 量化形態學特徵：能夠測量細胞大小、核質比、細胞密度等關鍵形態學指標，為病理診斷提供客觀依據。
• AI 模型訓練：為深度學習模型提供帶有「黃金標準」的標註數據，是訓練高效、準確的病理影像辨識模型的必要條件。
• 生物標記物量化：在免疫組織化學（IHC）影像中，標註特定細胞群後，可精確量化生物標記物的表達強度和陽性細胞比例，例如 Ki-67 增殖指數。

數位病理影像的儲存與管理也與標註數據息息相關，良好的管理系統能確保標註數據與原始影像的完整性與可追溯性。

開源數位病理影像分析工具如何賦能研究？

開源數位病理影像分析工具透過提供免費、可客製化且社群支持的平台，極大地賦能了全球病理學研究，降低了技術門檻，加速了從基礎形態學分析到複雜機器學習應用的進程。這些工具的靈活性和透明度使其成為學術界和新創公司的首選。

相較於商業軟體，開源工具通常具有更高的透明度和靈活性，允許研究人員根據自身需求進行修改和擴展。這對於新演算法的開發和驗證尤其重要。

根據 Nature Medicine 的報告，全球約有 60% 的病理學研究機構在其數位病理工作流程中至少使用一種開源工具，顯示其廣泛的接受度。

QuPath：功能強大的開源影像分析平台

QuPath 是一款功能強大的開源影像分析平台，專為數位病理影像設計，提供從手動標註、細胞分割到複雜機器學習分類的完整解決方案，其直觀的介面和豐富的功能使其成為研究人員的首選工具。

QuPath（Quantitative Pathology）由愛丁堡大學開發，是一款廣受歡迎的開源軟體，其設計宗旨是實現高效的影像分析和數據提取。它支援多種玻片掃描儀的影像格式，並提供豐富的工具集。

• 手動與半自動標註：支援多邊形、圓形等 ROIs 繪製，並提供魔術棒、邊緣偵測等輔助工具。
• 細胞分割與計數：內建多種演算法，可對細胞核、細胞質進行精確分割，並自動計數和測量形態學特徵。
• 免疫組織化學（IHC）量化：能根據染色的強度和面積，自動計算陽性率、H-score 等指標，特別適用於IHC 抗體選擇後的分析。
• 腳本功能：支援 Groovy 腳本，允許用戶自動化重複任務，或開發自定義的分析流程。
• 機器學習集成：可整合隨機森林（Random Forest）等分類器，進行細胞類型或組織區域的自動識別。

ASAP：專注於大規模影像處理與標註

ASAP（Automated Segmentation and Analysis Platform）是另一款重要的開源工具，其設計理念著重於處理大規模的數位病理影像數據，提供高效的標註、分割和分析功能，特別適合需要處理大量全玻片影像的研究專案。