针对目前癌细胞识别检测算法需求，采用了以深度学习为核心

的监测算法，该算法主要流程为:

1.定位并分割所有细胞

2.检测识别出癌细胞

3.根据当前光谱(染色信息) 的FISH标记特性，确认FISH结果分布，并根据需要输出结果

4.换下一个染色光谱或者 (染色信息) 获得其他光谱下FISH另外特性分布结果，并重复1-4.虹

适用场景

1.生物医药行业(病菌，菌落分析)

2.医学病理诊断 (显微镜切片)

3.生态环保(微生物)

4.钢材制造业 (成分分析)

功能特色

1. 细胞识别和分类：癌细胞病理检测能够准确识别和分类不同类型的癌细胞，帮助医生确定癌症的种类和分级。

2. 癌病程评估：它可以评估癌病程的严重程度，包括肿瘤的大小、扩散程度和淋巴结受累情况，有助于制定治疗计划。

3. 蛋白质和基因表达分析：癌细胞病理检测可以分析细胞中的蛋白质和基因表达，帮助确定治疗靶点和个体化治疗方案。

4. 药物敏感性测试：它可以测试不同药物对癌细胞的敏感性，为个体化治疗提供依据，避免不必要的副作用。

5. 预后评估：病理检测还可以帮助评估癌症患者的预后，预测疾病进展和生存率。

6. 治疗效果监测：在治疗过程中，它可以用于监测治疗效果，以便及时调整治疗方案。

7. 研究和新药开发：癌细胞病理检测在癌症研究和新药开发中发挥重要作用，帮助科学家了解癌症生物学和疾病机制。