AI深度學(xué)習(xí)算法消除人為主觀誤差，是提升重復(fù)性的核心保障。Countess3搭載經(jīng)細(xì)胞生物學(xué)家訓(xùn)練的深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，能夠像專業(yè)研究者一樣精準(zhǔn)識別細(xì)胞，即使面對PBMC、成團(tuán)細(xì)胞等挑戰(zhàn)性樣本，也能清晰區(qū)分細(xì)胞邊界與雜質(zhì)碎片。相比之下，手動計(jì)數(shù)時不同操作者對細(xì)胞與碎片的判斷標(biāo)準(zhǔn)存在差異，同一操作者不同時間點(diǎn)的計(jì)數(shù)結(jié)果也可能波動。該算法通過數(shù)百種細(xì)胞類型和樣本條件的訓(xùn)練，建立了標(biāo)準(zhǔn)化的識別模型，規(guī)避了人為主觀偏差，確保不同操作者、不同時間點(diǎn)的計(jì)數(shù)結(jié)果高度一致。

 

　　自動化流程與擴(kuò)大計(jì)數(shù)區(qū)域，進(jìn)一步強(qiáng)化數(shù)據(jù)穩(wěn)定性。Countess3具備自動聚焦、自動光強(qiáng)調(diào)節(jié)、自動保存等全流程自動化功能，插入計(jì)數(shù)板后無需人工干預(yù)即可完成檢測，最大限度減少了手動操作帶來的系統(tǒng)誤差。同時，儀器檢測區(qū)域覆蓋近四個計(jì)數(shù)方格，遠(yuǎn)超手動計(jì)數(shù)常用的1-2個方格，有效降低了細(xì)胞分布不均導(dǎo)致的抽樣誤差。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)顯示，手動計(jì)數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差顯著寬于Countess3計(jì)數(shù)，其機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)的計(jì)數(shù)結(jié)果差異系數(shù)更小，精度可與流式細(xì)胞儀相媲美，且無需流式細(xì)胞術(shù)高昂的成本與復(fù)雜培訓(xùn)。

 

　　標(biāo)準(zhǔn)化樣本處理與數(shù)據(jù)管理，構(gòu)建全鏈條質(zhì)控體系。Countess3兼容可重復(fù)使用計(jì)數(shù)板與一次性計(jì)數(shù)板，一次性計(jì)數(shù)板無需清潔干燥，避免了交叉污染風(fēng)險；可重復(fù)使用計(jì)數(shù)板則降低了實(shí)驗(yàn)成本，兩種選擇均能保障樣本處理的一致性。儀器內(nèi)置預(yù)稀釋計(jì)算器和細(xì)胞傳代計(jì)算器，可自動生成標(biāo)準(zhǔn)化操作方案，減少樣本稀釋過程中的人為失誤。此外，其支持多種格式的數(shù)據(jù)導(dǎo)出與wifi云平臺連接，配合符合FDA21CFRPart11要求的審計(jì)追蹤軟件，實(shí)現(xiàn)了實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的全程可追溯，為多批次實(shí)驗(yàn)的重復(fù)性驗(yàn)證提供了完整的數(shù)據(jù)鏈條。