心脏解剖“黑科技”：用 QuPath + Cellpose 数出心里的“脂肪与纤维”

❝ ✨ 一句话总结：尸检心脏组织也能自动化分析啦！这篇文章用开源工具 QuPath 和 Cellpose 建立了一条聪明的图像识别流程，可以“数清楚”心脏里的肌肉、脂肪和纤维——关键是，还能帮我们识别那些难以察觉的心肌病！

📝 文献信息

• 标题：Quantifying Cardiac Tissue Composition Using QuPath and Cellpose: An Accessible Approach to Postmortem Diagnosis
• 作者：Pernille Heimdal Holm 等
• 期刊：Laboratory Investigation (2025)
• DOI：10.1016/j.labinv.2024.102181
• 单位：哥本哈根大学 法医学系

🧠 研究背景｜心肌病：死后也要“见分晓”

突然心脏骤停，可能是人生第一次也是最后一次心脏病发作。很多结构性心肌病（如 ACM，心律失常性心肌病）在尸检时肉眼和显微镜下都没啥太明显特征——怎么诊断？

❝作者提出一个想法： “既然我们能把整张切片数字化，为啥不试试让 AI 来‘看图识病’呢？”

🔧 方法设计｜图像分析全自动！

作者用了一套开源工具链，让尸检样本分析从“手动眼瞪”变成“智能测量”：

🎯 核心任务：把心脏切片中的心肌、胶原（纤维化）和脂肪细胞分别识别出来，分区统计！

❝👩‍💻 Bonus：整个流程可以批处理！适合做大规模 SCD（猝死）病例分析！

🧪 实验设计

• 样本：7例 ACM、7例年龄匹配对照（男性，<50岁，2009–2011年）
• 组织分区：每张切片分成 Epicardial（心外膜）、Mid（中层）、Endocardial（心内膜）+ EAT（心外膜脂肪）
• 验证手段：Dice coefficient（分类准确性），Jaccard index（重叠度）

📊 结果亮点｜脂肪和纤维，真的不一样！

🟡 分类器表现

• 🎯 心肌识别准确率：Dice = 91%
• 🎯 胶原识别准确率：Dice = 85%
• 识别出的图像比“人眼画框”还细致！

🔴 ACM vs 控制组：组织差异显著！

📌 小结：ACM 的心肌组织更稀疏、纤维化严重、脂肪浸润更深，而且脂肪细胞个头变小但数量增加，符合“隐匿性纤维脂肪替代”的病理特征。

💡 为什么值得推荐？

• ✅ 全流程免费开源，方法简单好复现
• ✅ 批处理友好，可扩展到大队列分析
• ✅ 不止测“有多少脂肪”，还能“数出脂肪细胞有多少、胖不胖”
• ✅ 适用于临床死因判断、心律失常相关研究
• ✅ 可推广至其他器官组织（如肝纤维化、脑胶质瘤等）

🧭 下一步怎么用？

• 💥 可以把这个 pipeline 应用在自己实验室的切片图像上试试；
• 🔁 替换染色方式，比如用 Masson's 或 H&E，训练自己的像素分类器；
• 📦 用来做大规模心脏骤停队列的组织学特征分析，和基因型关联；
• 🧠 拓展到肿瘤组织、肺纤维化、肝硬化等组织结构病理分析。