细胞培养工艺广泛应用于药物开发、疫苗生产、基因治疗、细胞治疗等方面。进行细胞培养时，需要提供适宜的条件（温度、湿度、PH值、气体浓度等），使细胞生长和繁殖，其中，细胞密度是影响细胞培养状态的关键因素之一，本文我们主要介绍细胞培养过程中细胞密度对细胞的状态、生长、代谢和实验结果的影响及检测方式。

细胞培养过程中，适宜的细胞密度因具体细胞类型和培养目的而异。低密度环境下，细胞拥有充足的营养和空间，促进快速增殖和高效代谢；而高密度时，资源竞争加剧，导致生长速率下降，代谢废物积累，可能引发代谢压力，影响细胞健康和功能发挥。因此，合理控制细胞密度是优化细胞培养、维持细胞正常生理状态的关键。

• 细胞团簇和团聚：细胞培养过程中可能会出现团簇和团聚状态，在显微镜下观察时候时，会影响计数的准确性。

• 死活细胞的区分：准确区分活细胞和死细胞是计数中的关键，使用台盼蓝及AOPI染色法，增加了操作复杂性。

• 样本处理和准备：细胞在转移、稀释和处理过程中可能受到损伤，导致计数结果不准确。

• 时间局限性：细胞生长速度快，细胞计数需要快速而准确的评估。

在传统的细胞实验过程中，常用显微镜计数法对细胞密度进行检测，需要研究人员现手动对样本进行染色和混匀，再将细胞样本置于显微镜逐一计数特定区域内的细胞数量，进而根据样本体积或面积推算出整体的细胞密度。这操作复杂且计数结果存在一定的误差。随着科技的发展，集成了自动化、智能化技术的细胞计数仪出现，能够快速识别并计数细胞，不仅显著提高了工作效率，还极大地减少了人为操作带来的误差。

高精度细胞计数：CytScop®Mini采用宽场明场+双荧光光学系统，图像中呈现更多样本量的同时，保持高清晰度，能够很好的呈现细胞形态，并区分活细胞和死细胞，显著提高计数的准确性。

操作流程自动化、减少误差：操作人员只需将细胞样本注入微流控芯片，样本即可在包埋有台盼蓝染料或AOPI染料的芯片中实现自动染色和混匀，上机检测时系统自动对焦、识别细胞，整个过程减少了人为操作，避免误差，提高实验的重复性和可靠性。

软件功能强大、界面友好：CytScop®Mini的细胞识别算法是基于卷积神经网络CNN的模型架构的深度学习方法，通过海量的真实工艺数据训练与反复测试验证，不需要人为设置直径、亮度、系数等参数阈值，能够科学的识别细胞凋亡/团簇团聚细胞；软件界面直观，清晰，使得实验过程简单，适用于不同研究人员使用。