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成像质谱细胞术（Imaging Mass Cytometry, IMC）将金属标记抗体标记与激光烧蚀质谱法相结合，以生成组织切片的高多重空间图像。然而，由于硬件和软件限制，单个感兴趣区域（region of interest, ROI）内可采集的面积受到限制，因此较大组织需要作为多个平铺的 ROI 进行成像。将这些 ROI 重建为全切片图像需要额外处理，而专有的 .mcd 文件格式可能会阻碍其与标准生物图像分析工作流程的整合。 在此，我们提出 MCD Stitcher，这是一个开源 Python 软件包，用于将 .mcd 文件转换为带有自动全切片拼接功能的 OME-TIFF 图像。该工具支持矩形和多边形 ROI，可适应 ROI 之间可变的像素尺寸，并在数据导入过程中采用具有内存感知特性的分块读取方式，以便在标准工作站上处理大型数据集。生成的 OME-TIFF 输出能够保留空间、通道和采集元数据，从而支持在 QuPath、napari 和 ImageJ/Fiji 等工具中进行下游分析。MCD Stitcher 为将原始 IMC 数据转换为可互操作图像格式提供了可重复的工作流程，从而无需依赖特定厂商软件即可实现全切片空间分析。
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MCD Stitcher：一种用于成像质谱细胞术数据全玻片拼接与转换的开源工具
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Pawan Chaurasia
doi： https://doi.org/10.64898/2026.06.26.732348
Pawan Chaurasia
剑桥大学
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成像质谱细胞术（Imaging Mass Cytometry, IMC）将金属标记抗体标记与激光烧蚀质谱联用，以生成组织切片的高多重空间图像。然而，由于硬件和软件限制，单个感兴趣区域（ROI）内可采集的面积有限，因此大型组织必须以多个平铺的 ROI 进行成像。将这些 ROI 重建为全玻片图像需要额外处理，而专有的 .mcd 文件格式还可能阻碍其与标准生物图像分析工作流程的整合。
在此，我们介绍 MCD Stitcher，这是一个开源 Python 软件包，用于将 .mcd 文件转换为 OME-TIFF 图像，并实现自动化全玻片拼接。该工具支持矩形和多边形 ROI，能够处理 ROI 之间像素尺寸不一致的情况，并在数据摄取过程中采用具备内存感知能力的分块读取方式，从而可在标准工作站上处理大型数据集。生成的 OME-TIFF 输出保留了空间、通道和采集元数据，便于在 QuPath、napari 和 ImageJ/Fiji 等工具中开展下游分析。
MCD Stitcher 提供了一个可复现的工作流程，用于将原始 IMC 数据转换为可互操作的图像格式，从而无需依赖供应商专有软件即可实现全玻片空间分析。
利益冲突声明
脚注
https://github.com/PawanChaurasia/mcd_stitcher
版权
本预印本的。
本文依据 CC-BY 4.0 国际许可协议发布。
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发布于 2026 年 7 月 1 日。
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MCD Stitcher：一种用于成像质谱细胞术数据全玻片拼接与转换的开源工具
Pawan Chaurasia
bioRxiv
2026.06.26.732348；
doi： https://doi.org/10.64898/2026.06.26.732348
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MCD Stitcher：一种用于成像质谱细胞术数据全玻片拼接与转换的开源工具
Pawan Chaurasia
bioRxiv
2026.06.26.732348；
doi： https://doi.org/10.64898/2026.06.26.732348
📄 原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.06.26.732348v1?rss=1
🏷️ 成像质谱细胞术 全切片拼接 OME-TIFF转换 空间组学图像 开源Python工具 生物图像分析