课题研制开发的用于临床病理的激光发射多模态显微成像系统，采用国际领先的激光发射病理显微成像（Laser Emission Microscopy, LEM）技术和多模态形态学深度结构学习算法，能够实现高灵敏度、高通量、可量化的病理快速诊断分析和癌症早期诊断。与现有的苏木素-伊红（HE）和巴氏等组织细胞病理酸碱染色方法以及IHC免疫组化病理诊断方法相比，本系统创新性的从激光发射成像模态定量观测肿瘤的早期改变，实现细胞核DNA级别的癌症风险预警；同时，与智能病理诊断趋势下市面上主流病理AI算法相比，本系统的深度结构学习算法结合了激光发射等多模态量化表征，针对性解决了传统酸碱染料染色成像因人工和设备差异造成识别不准的难题。技术具备独创性和国际领先性，对提升我国乃至全世界的智能病理诊断水平具有战略意义。