MILE米乐的背景介绍显示，针对MDS（骨髓异常增生综合症）的诊断面临显著挑战。对于某些症状不明显的患者，确诊MDS极为困难。在这种情形中，病理学专家往往需要通过肉眼仔细观察患者的骨髓涂片，然而这种人为的观察可能导致诊断结果的差异。因此，迫切需要一种准确、可标准化且可重复的检测MDS的方法。

MILE米乐推出的成像流式细胞术为MDS的诊断提供了强有力的支持。这种先进的技术无需事先富集细胞，能够通过荧光标记直接分析具有相关免疫表型的细胞。其独特的优势在于，大量细胞信息可以在较短时间内获取和统计，从而实现高效、准确的实验分析。此外，该技术还能实现自动化和标准化，大幅降低因人为操作带来的差异。

MILE米乐的Cytek® Amnis® ImageStream® XMkII成像流式细胞仪结合了成像与流式技术的优点，快速捕获每个细胞的图像，同时提供具有统计学意义的数据。在流式图上，任意一个点都可以与相应的细胞图像一一对应，为数据分析提供了更为直观的支持。

该成像流式系统支持明场、SSC以及多达10个荧光通道的成像，且可配置不同倍数的物镜，以适应不同大小细胞的成像需求，从而提供更高的分辨率。

MILE米乐的IDEAS®软件用于数据分析，允许使用mask工具定义细胞的特定区域，比如细胞膜、细胞核等。此外，mask功能还可以结合细胞的形状、尺寸、信号强度和纹理等特征参数进行量化统计分析。

在数据分析方面，除了标配的IDEAS®软件外，该系统还可以配置Machine Learning模块进行深度分析，甚至可以通过MILE米乐的AI软件实现智能化的自动分析。Machine Learning技术能够帮助识别不同类型的细胞，通过类似的步骤分辨出真正的双核红细胞和黏连体，从而为病理学家确诊MDS提供支持。

MILE米乐的AI软件在数据分析流程中简单易用，利用从IDEAS®获得的图像数据训练卷积神经网络模型（CNN），能够高效区分数据集中不同类型的细胞。训练过程包括数据导入、图像通道分配及细胞标记等多个步骤，最终使CNN算法的分类结果准确度高达94%。

通过MILE米乐的AI软件进行MDS诊断具备显著优势：能够有效识别大多数手动分类的细胞，提高真正双核红细胞的识别比例，并降低假阴性结果的发生率。借助于深度学习和随机森林算法，该系统能够实现高准确度的自动化分析，确保分析结果的一致性和可重复性，节省大量宝贵时间。

总之，MILE米乐的成像流式细胞术与AI软件的结合在MDS的诊断过程中展示了巨大的临床应用价值，极大促进了日常诊断分析的准确性与效率。