高内涵细胞成像系统的Z-stack层扫功能通过逐层扫描样本的Z轴方向，获取多层立体图像信息，结合反卷积算法生成更清晰的单层图像，有效解决厚组织或不平整样本的成像难题，提升类器官、3D细胞模型等复杂结构的研究精度。

一、技术原理与核心优势

1.逐层扫描与立体成像

Z-stack功能通过自动对焦或手动设置焦平面，在样本的Z轴方向上逐层扫描（如每层间隔1-5μm），获取多张不同焦平面的图像。

例如，在类器官研究中，可扫描40层图像（样本厚度150μm），覆盖整个三维结构，避免单层成像的信息丢失。

2.反卷积算法优化图像质量

扫描后，系统通过反卷积算法对多层图像进行计算处理，消除离焦光干扰，生成比传统单层图像更清晰、细节更丰富的单层图像。

例如，在肿瘤类器官研究中，Z-stack结合反卷积算法可清晰显示活细胞与死细胞的边界，提升药物敏感性分析的准确性。

3.解决厚组织成像难题

传统成像技术受样本厚度限制，易出现背景模糊或图像失真。Z-stack功能通过分层扫描，结合智能对焦算法（如AI自学习对焦），可自动识别最佳焦面，确保每层图像的清晰度。

例如，在心血管研究中，Z-stack可对血管区域进行多层扫描，获得清晰图像，而其他区域采用单层扫描以提高效率。

二、应用场景与案例

1.类器官与3D细胞模型研究

案例：复旦大学华国强教授团队利用Z-stack成像技术与荧光标记（如Calcein-AM）结合，建立类器官高通量成像和分析方法。通过扫描不同层中的3D类器官，结合反卷积算法，清晰显示类器官的边界和内部结构，准确评估药物处理后的存活率。

优势：解决传统成像技术难以捕捉类器官三维结构的问题，提升药物筛选的效率和准确性。

2.肿瘤研究与药物开发

案例：在肿瘤类器官化疗敏感性测试中，Z-stack功能可捕获化疗前后类器官的形态变化（如直径、存活率）。结合荧光标记（如Calcein-AM/PI双染色），清晰区分活细胞与死细胞，量化药物效果。

优势：提供更全面的肿瘤细胞动态信息，加速抗癌药物研发。

3.神经科学与组织工程

案例：在神经突生长追踪中，Z-stack功能可扫描神经元的三维结构，结合分析软件（如MetaXpress）量化神经突长度、分支数等参数。

优势：支持长时间动态监测（如72小时连续成像），揭示神经发育或退行性疾病机制。

三、系统扩展性与兼容性

1.多模式成像支持

高内涵细胞成像系统通常集成明场、荧光、共聚焦等多种成像模式，Z-stack功能可与这些模式结合，实现多参数分析。

例如，结合TissueFAXS系统的IF-IHC图像转换功能，Z-stack扫描的荧光图像可转换为免疫组化数据，支持组织原位分析。

2.兼容多种样本类型

Z-stack功能支持从微孔板到复杂生物模型（如器官芯片、斑马鱼）的观测，兼容2倍-8倍不同尺寸的玻片。

例如，IXM-C系统可拍摄2D培养细胞、3D细胞球、类器官及小型模式动物（如斑马鱼、线虫）。

3.智能化数据分析

系统配备AI辅助分析模块（如RDAU-Net模型），可自动识别和分类细胞，量化形态学参数（如面积、圆度、轴向型）。

例如，在干细胞分化研究中，Z-stack扫描结合AI分析，可区分干细胞克隆团与滋养层，检测克隆团内阳性标记物表达。