在生命科学飞速发展的当下，科研模型的选择正处于关键的转折点。在全球范围内，动物福利政策愈发严格，实验动物使用所面临的伦理和成本压力持续增大，传统的动物模型已难以充分满足高效、精准、人源化的前沿科研需求。类器官，作为一种在体外培育的、高度模拟真实器官结构与功能的微型三维组织模型，正迅速崛起，成为新一代科研的主力工具。

本篇介绍 QuPath 在多重荧光图像中的细胞检测流程：以细胞核识别为核心，通过调节核检测、细胞扩展与强度阈值等参数建立细胞对象；随后结合简单阈值或机器学习方法完成阳性信号识别，并生成可导出的定量结果。内容涵盖分类设置、参数选择、识别效果评估与多通道分类器构建，为后续全片自动化分析提供标准化模板。

这篇文章详细介绍了QuPath软件的界面布局、基础标注工具及操作技巧。内容涵盖图像属性设置、放大缩小功能、绘制与注释（Annotation）方法，以及如何通过颜色和分类为后续分析提供分组依据。

本篇作为QuPath攻略系列第一篇，带你完成QuPath的基础入门——从软件下载与安装，到项目创建与多通道图像导入，帮助初学者快速搭建工作环境、规范项目结构，为后续的数据分析奠定基础。

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