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目的：Ki67是一种广泛使用的增殖标志物,其对乳腺癌患者治疗和预后具有重要意义,但是基于传统免疫组织化学染色图片的人工Ki67指数评估存在很大变异,限制了其临床应用及推广.本研究拟基于量子点(Quantum dots,QDs)和有机染料多分子成像,开发计算机图像识别与分析方法,自动测量乳腺癌Ki67指数.方法：建立量子点双色成像和有机染料成像的多分子共成像方法,即用QDs-655、QDs-525和DAPI乳腺癌组织Ki67抗原、细胞角蛋白和细胞核标记为红色、黄色和蓝色.应用CRi Nuance多光谱分析软件自动分离Ki67、CK和DAPI信号.开发自动化计算机Ki67指数测量方法,计数在黄色CK信号包裹内红色Ki67阳性肿瘤细胞核和蓝色肿瘤细胞核.通过比较30名Ki67≤10％(低级),10％＜ Ki67 ＜50％(中级)和Ki67≥50％(高级)乳腺癌患者(90张图片)的计算机Ki67指数、视觉Ki67指数和标记Ki67指数,评价者三种方法的计数效能.结果：本研究开发的自动化计算机Ki67计数方法可有效识别和计数黄色肿瘤细胞CK中的红色Ki67肿瘤细胞和蓝色肿瘤细胞核.ANOVA分析显示,M-Ki67和C-Ki67组中,Ki67低级(P=0.725)、中级(P=0.236)和总体(P=0.288)比较无统计学差异；M-Ki67和V-Ki67组中,Ki67低分级(P=0.060)和中分级(P=0.068)无统计学差异；M-Ki67 vs.C-Ki67组中Ki67低级、中级、高级的一致性均高于M-Ki67 vs.V-Ki67组中Ki67低级、中级、高级的一致性.结论：基于乳腺癌组织量子点双色成像和有机染料成像,本研究开发了一种优于视觉Ki67评估自动化计算机Ki67计数方法.