样本质控
识别离焦、污染、碎片、低对比度和批次异常，建立可用于建模的数据门槛。
Capability Layer
把类器官实验转化为机器可读的判断
模型覆盖图像质控、形态组学、药敏评估和多组学解释，面向研发流水线输出一致的评分、特征、证据和建议。
形态组学
提取面积、圆度、腔体、边缘粗糙度、坏死核心和生长趋势等表型特征。
药敏评估
结合剂量梯度和时间序列，分析活性变化、响应亚群与候选联合用药方向。
机制解释
关联突变、转录组、蛋白标志物和通路信息，生成机制假设与验证建议。
Model Stack
为类器官平台构建的AI模型栈
从视觉识别到生物医学推理，MATSCA将不同任务封装为统一API，减少团队在模型选择、数据转换和结果解释上的工程成本。
Vision encoder明场、荧光、切片图像理解
Temporal model培养时序、增长趋势和药后恢复
Bio reasoning组学证据、通路关联和报告生成
API gateway鉴权、批量任务、回调和审计记录
Deployment Flow
从实验系统到AI分析层
01
连接数据源
接入显微图像、药敏表、培养记录和组学注释，绑定样本、批次与处理组。
02
调用模型任务
按样本质控、形态组学、药敏评估或机制解释任务调用API。
03
沉淀结构化结果
把评分、对象特征、风险提示和报告摘要写回LIMS、ELN或数据仓库。
Enterprise Ready
面向实验室生产系统的可靠接入
- 批量任务队列与结果回调
- 样本、批次、模型版本全链路追踪
- JSON、CSV、报告摘要多格式输出
- 支持私有化部署与数据隔离方案