Countess3自動細胞計數(shù)器憑借人工智能驅(qū)動的核心技術(shù)，從根源上解決了手動計數(shù)的痛點，多方位提升細胞實驗重復性，為科研工作提供穩(wěn)定可靠的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)支撐。細胞實驗的重復性是科研結(jié)論可靠性的基石，而細胞計數(shù)作為實驗起始的關(guān)鍵步驟，其準確性與一致性直接決定后續(xù)實驗的成敗。傳統(tǒng)手動血球計數(shù)板依賴操作者主觀判斷，易受視覺疲勞、計數(shù)區(qū)域選擇差異等因素影響，導致數(shù)據(jù)波動大。
AI深度學習算法消除人為主觀誤差，是提升重復性的核心保障。Countess3搭載經(jīng)細胞生物學家訓練的深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，能夠像專業(yè)研究者一樣精準識別細胞，即使面對PBMC、成團細胞等挑戰(zhàn)性樣本，也能清晰區(qū)分細胞邊界與雜質(zhì)碎片。相比之下，手動計數(shù)時不同操作者對細胞與碎片的判斷標準存在差異，同一操作者不同時間點的計數(shù)結(jié)果也可能波動。該算法通過數(shù)百種細胞類型和樣本條件的訓練，建立了標準化的識別模型，規(guī)避了人為主觀偏差，確保不同操作者、不同時間點的計數(shù)結(jié)果高度一致。
自動化流程與擴大計數(shù)區(qū)域，進一步強化數(shù)據(jù)穩(wěn)定性。Countess3具備自動聚焦、自動光強調(diào)節(jié)、自動保存等全流程自動化功能，插入計數(shù)板后無需人工干預即可完成檢測，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)域覆蓋近四個計數(shù)方格，遠超手動計數(shù)常用的1-2個方格，有效降低了細胞分布不均導致的抽樣誤差。實驗數(shù)據(jù)顯示，手動計數(shù)的標準差顯著寬于Countess3計數(shù)，其機器學習算法實現(xiàn)的計數(shù)結(jié)果差異系數(shù)更小，精度可與流式細胞儀相媲美，且無需流式細胞術(shù)高昂的成本與復雜培訓。
標準化樣本處理與數(shù)據(jù)管理，構(gòu)建全鏈條質(zhì)控體系。Countess3兼容可重復使用計數(shù)板與一次性計數(shù)板，一次性計數(shù)板無需清潔干燥，避免了交叉污染風險；可重復使用計數(shù)板則降低了實驗成本，兩種選擇均能保障樣本處理的一致性。儀器內(nèi)置預稀釋計算器和細胞傳代計算器，可自動生成標準化操作方案，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)導出與wifi云平臺連接，配合符合FDA21CFRPart11要求的審計追蹤軟件，實現(xiàn)了實驗數(shù)據(jù)的全程可追溯，為多批次實驗的重復性驗證提供了完整的數(shù)據(jù)鏈條。
更新時間：2026-01-15
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