数字病理学是将病理学与数字技术相结合的一门新兴学科。它主要是利用数字化设备（如扫描仪）将传统的病理切片转化为数字图像，然后通过计算机软件进行存储、管理、分析和共享这些数字图像，以实现病理学的诊断、教学和研究等功能。

    病理切片数字化：使用高分辨率的病理切片扫描仪将玻璃切片上的组织图像转换为数字图像。这些扫描仪能够以很高的精度（如每像素0.25 - 0.5微米）扫描切片，生成的数字图像可以完整地保留组织细胞的形态细节。

    数字图像存储和管理：数字化后的病理图像通常存储在专门的服务器或云端存储系统中，便于管理和检索。通过建立病理图像数据库，可以对大量的病例进行分类存储，方便病理学家随时查阅。

    图像分析软件应用：利用专门的图像分析软件，可以对数字病理图像进行各种分析。例如，可以进行细胞计数、细胞核形态测量（如核面积、核周长等）、组织成分定量分析（如肿瘤组织占比、炎症细胞浸润程度等）。一些先进的软件还可以利用人工智能算法，如深度学习中的卷积神经网络，对病理图像进行自动诊断分类，辅助病理学家提高诊断效率和准确性。

    科研数据分析 ：对于病理学研究，数字病理图像提供了大量的数据资源。研究人员可以利用图像分析软件对大规模的病理图像数据进行统计分析，挖掘疾病相关的形态学特征和生物标志物。例如，在肿瘤研究中，通过对大量肿瘤病理图像的分析，寻找与肿瘤预后相关的细胞和组织形态学指标。