課題研制開發的用于臨床病理的激光發射多模態顯微成像系統，采用國際領先的激光發射病理顯微成像（Laser Emission Microscopy, LEM）技術和多模態形態學深度結構學習算法，能夠實現高靈敏度、高通量、可量化的病理快速診斷分析和癌癥早期診斷。與現有的蘇木素-伊紅（HE）和巴氏等組織細胞病理酸堿染色方法以及IHC免疫組化病理診斷方法相比，本系統創新性的從激光發射成像模態定量觀測腫瘤的早期改變，實現細胞核DNA級別的癌癥風險預警；同時，與智能病理診斷趨勢下市面上主流病理AI算法相比，本系統的深度結構學習算法結合了激光發射等多模態量化表征，針對性解決了傳統酸堿染料染色成像因人工和設備差異造成識別不準的難題。技術具備獨創性和國際領先性，對提升我國乃至全世界的智能病理診斷水平具有戰略意義。
