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(shí)別細(xì)胞，即使面對(duì)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(dòng)計(jì)數(shù)時(shí)不同操作者對(duì)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(shí)間點(diǎn)的計(jì)數(shù)結(jié)果也可能波動(dòng)。該算法通過(guò)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(shí)別模型，規(guī)避了人為主觀偏差，確保不同操作者、不同時(shí)間點(diǎn)的計(jì)數(shù)結(jié)果高度一致。

 

　　自動(dòng)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(dòng)聚焦、自動(dòng)光強(qiáng)調(diào)節(jié)、自動(dòng)保存等全流程自動(dòng)化功能，插入計(jì)數(shù)板后無(wú)需人工干預(yù)即可完成檢測(cè)，最大限度減少了手動(dòng)操作帶來(lái)的系統(tǒng)誤差。同時(shí)，儀器檢測(cè)區(qū)域覆蓋近四個(gè)計(jì)數(shù)方格，遠(yuǎn)超手動(dòng)計(jì)數(shù)常用的1-2個(gè)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(dòng)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(wú)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(wú)需清潔干燥，避免了交叉污染風(fēng)險(xiǎn)；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(dòng)生成標(biāo)準(zhǔn)化操作方案，減少樣本稀釋過(guò)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(tái)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。