智能工具链调度
自动规划分析执行全流程
图像分析平台
九大功能，覆盖全流程图像分析
从图像预处理到高级表型探索，从细胞识别到空间解析
AI助手小T
TR-AI一句话完成病理分析
无需复杂操作，只需说出需求，小T自动理解并调度全流程插件，帮您完成从图像处理到空间分析的完整工作流。
执行全流程
实时结果反馈
运行进度清晰可见结果即时预览
跨屏联动
企业微信随时掌控分析尽在掌握
图像配准
TR-StainSync全自动多模态病理切片配准插件
无需人工指定参考图像，自动完成多轮染色、连续切片及多模态病理图像的精准对齐，为多组学整合分析提供坚实的空间一致性基础。
4种
配准模式H&E / IHC / mIF等
100+
格式支持支持100+种图像格式
像素级
对齐精度复合式配准引擎
超大
病理图像配准支持WSI及TMA图像预处理
TR-NoiseX让空间组学告别自荧光与噪声干扰
智能降噪
剔除自荧光及非特异性背景，提升下游分析精度
动态增强
增强通道对比度，统一视觉观察与算法
格式标准化
支持100+图像格式元数据修复
性能优化
支持通道精简与数据类型转换
多轮融合
快速合并为标准多通道文件
处理前
处理后
自动识别结果
TMA检测
TR-TMA告别手动调整，一键开启高通量组织微阵列分析
批量省时
自动识别组织芯片 core，大幅减少逐孔手动调整时间
荧光适配
针对多重荧光 TMA 图像补足原生工具识别不稳的问题
高通量入口
快速转化为可批量分析的标准化对象细胞分割
TR-Seg真正的细胞边界分割
细胞核分割
细胞膜分割
专家级识别精度
致密细胞分割
分的更准，量的更细，更接近生物学真实世界
分割前
分割后
分析结果
表型分析
TR-PhenoClass高维蛋白表型自动识别模块
基于深度学习模型自动识别细胞蛋白表型，突破传统平均荧光强度阈值法的局限，准确区分肿瘤细胞、免疫细胞、基质细胞等复杂类型。
规则可解释
用 marker 逻辑表定义细胞身份，结果依据清楚、便于复核
表型可复用
成熟 panel 的分类规则可复用，适合批量项目和标准流程
分层更清晰
先识别大类，再拆分亚型表型探索
TR-PhenoDiscover高维细胞亚型发现与交互式质控工具
面向高维多重荧光数据，结合 Leiden 聚类、UMAP 可视化与 QuPath 图像联动，帮助研究者发现稀有细胞亚型，并在原始病理图像中实时验证分类结果。
发现未知
从高维表达数据中探索潜在细胞亚群
边看边证
聚类图、表达矩阵和原始图像联动
越分越准
支持先粗分、再锁定目标群体细分
组织空间解码
TR-Spa多尺度空间生物学分析模块
看见关系
量化细胞之间的距离、邻近和共定位关系
还原微环境
解析肿瘤、免疫和间质的空间组织方式
方法成套
集中空间统计方法，减少跨工具切换
细胞对最短距离计算量化不同细胞类型之间的远近
KNN / Delaunay 网络构建建立细胞空间连接关系
邻域聚类与富集分析目标细胞周围微环境
空间热图与密度图输出展示细胞聚集和分布热点HE细胞分割
TR-HECellSageH&E 染色图像 AI 细胞分类插件
面向常规 H&E 染色病理图像，自动识别肿瘤细胞、免疫细胞、基质细胞、坏死细胞等组织成分，提高 H&E 图像定量分析效率。
H&E 直读
在常规 H&E 图像上识别细胞类型
无需训练
面向常见场景开箱使用，降低训练门槛
连接空间
形成形态与空间的联合解读