近年来，3D病理学技术因其能够捕捉肿瘤组织立体信息而成为生物医疗领域的研究热点。传统的病理学方法通常依赖于薄切片的2D图像，虽然这种方法有其独特的优势，但在分析肿瘤微环境时却存在明显局限，无法全面展现肿瘤组织的三维结构。相比之下，3D病理技术可以深入分析肿瘤的形态、免疫微环境和细胞分布等复杂特征，大幅提升了诊断的精度与临床应用的潜力。

EVO视讯的3D病理成像技术，如光片显微镜和光学切片显微镜，能够在不破坏组织结构的前提下，对大体积组织样本进行细致的三维重建。这种技术使得病理学家可以从全新的视角审视组织样本，显著提高病变区域的识别率与诊断准确性。此外，3D无损成像技术还确保了宝贵的活检样本可用于后续的分子检测，避免了对样本的损害。此外，相较于传统方法，3D病理可简化实验室的操作流程，并且具备潜在的成本优势。

尽管3D病理技术具有显著优势，其广泛应用仍面临诸多挑战。其中，数据处理和存储是一项关键问题。与传统的2D病理图像相比，3D病理图像的数据量庞大，高效处理和存储这些信息成为当前技术发展的核心。此外，由于3D病理数据的高维特性，传统的2D标注工具和方法并不适用，因此开发专门支持3D病理图像的标注和分析工具，特别是自动化标注软件，是当前研究的重要方向。

3D成像技术主要分为破坏性和无损性两种。早期的破坏性3D显微技术依赖于串联切片技术，虽然提高了非常高的工作效率，但仍需大量成本和人力资源。同时，自动化的串联切片方法已经商业化应用于提供3D病理数据，但仍然存在组织样本损坏的问题。相比之下，无损性3D显微成像技术如共聚焦显微镜和多光子显微镜虽然提供了高对比度和空间分辨率，但在实际应用中仍需克服一些挑战，特别是在图像生成速度和机械复杂性上。

在过去十年中，光片显微镜（SPIM）迅速崛起，成为对相对透明标本进行快速3D显微镜检查的重要技术。它通过垂直于探测轴的细激发光束，只激发样本中的感兴趣区域，从而减少光漂白和光损伤，因而被称为“温和”的3D显微技术。光片显微镜的高效几何结构亦使其在3D数据集生成上表现优异。

3D图像处理涉及图像拼接、数据压缩和可视化处理。图像拼接是处理的第一步，利用软件将大量的2D图像无缝拼接成三维数据集。同时，通过动态范围窗口化等方法，可以对数据进行有效的“无损”压缩。根据实际需求，可形成不同的可视化效果，以便于对病理结果进行审查与判断。

需要强调的是，3D病理技术不仅限于病理学本身，其与基因组学、放射学等其他学科的融合，为精准医学提供了更加全面的支持。通过跨学科的数据整合与协作，3D病理将成为精准医疗和个性化治疗的重要工具。尤其是将3D病理图像与基因组数据及影像学数据结合分析，可以为肿瘤的早期筛查、预后评估和治疗反应预测提供更加全面的数据支持。随着数据处理能力的提升以及人工智能技术的引入，未来的病理诊断有望实现更高的智能化水平，推动病理学向全面数字化和高效化的方向发展。