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背景：自动化显微成像能够实现大规模拼接成像，但仍易受对准、照明、聚焦和样本覆盖范围变化的影响，而这些问题可能只有在采集完成后才能被发现。我们提出一种用于显微紫外表面激发（MUSE）的自适应采集前质量控制框架，该框架利用稀疏侦察成像和图块级指标指导图像采集与选择性重扫。方法：该框架对视野范围内的亮度、动态范围、聚焦、组织占比和曝光误差进行量化。例如，在一个具有代表性的 10 × 10 采集任务中（100 个图块，图像分辨率为 2000 万像素），p99 亮度均值为 0.525（变异系数为 10.4%），动态范围均值为 0.331，聚焦评分中位数为 0.0333，组织占比中位数为 0.943。此外，采用保守的曝光误差阈值（|误差| > 0.25）后，25% 的图块被识别为候选重扫图块。结果：这些结果表明，可将简洁的图块级指标转化为可执行的质量门控，从而及早发现局部采集误差，并通过针对性重扫提升拼接图像的一致性，同时最大限度地减少不必要的图像采集。
面向自动化显微镜紫外表面激发（MUSE）的指标驱动型采集前诊断 | bioRxiv
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面向自动化显微镜紫外表面激发（MUSE）的指标驱动型采集前诊断
Matthew Nuñez，Bryan Davies
doi：
https://doi.org/10.64898/2026.10.22.760904
Matthew Nuñez
MUSE Microscopy, Inc.
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Bryan Davies
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摘要
背景
自动化显微镜能够进行大规模拼接成像，但仍易受对准、照明、聚焦和样本覆盖情况变化的影响，而这些问题可能只有在采集完成后才能被发现。我们提出一种适用于显微镜紫外表面激发（MUSE）的自适应采集前质量控制框架，该框架利用稀疏侦察成像和图块级指标来指导图像采集及选择性重新扫描。
方法
该框架对视野范围内的亮度、动态范围、聚焦、组织占比和曝光误差进行量化。例如，在一组具有代表性的 10 × 10 采集中（100 个图块，图像为 2000 万像素），p99 亮度均值为 0.525（变异系数 10.4%），动态范围均值为 0.331，聚焦评分中位数为 0.0333，组织占比中位数为 0.943。此外，采用保守的曝光误差阈值（|误差| > 0.25）时，识别出 25% 的图块可作为重新扫描候选对象。
结果
这些结果表明，可将简明的图块级指标转化为可执行的质量门控，
从而能够及早检测局部采集错误并有针对性地重新扫描，在减少不必要采集的同时提高拼接图像的一致性。
利益冲突声明
我已阅读期刊政策。本文作者存在以下利益冲突：Bryan Davies 和 Matthew Nuñez 是 MUSE Microscopy, Inc. 的员工。这不影响作者遵守 PLOS ONE 关于数据和材料共享的政策。
版权
本预印本的版权归作者／资助方所有；其已授予 bioRxiv 永久展示该预印本的许可。
本内容依据 CC-BY 4.0 国际许可协议提供。
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发布于 2026 年 10 月 27 日。
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基于指标的自动化显微镜紫外表面激发（MUSE）采集前诊断
Matthew Nuñez，Bryan Davies
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2026.10.22.760904；
doi：https://doi.org/10.64898/2026.10.22.760904
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基于指标的自动化显微镜紫外表面激发（MUSE）采集前诊断
Matthew
Nuñez
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2026.10.22.760904；
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https://doi.org/10.64898/2026.10.22.760904
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关键词：显微紫外表面激发 · 自动化显微成像 · 采集前质量控制 · 图块级质量指标 · 自适应重扫
原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.10.22.760904v1?rss=1