本文评估了三维线粒体形态测量流水线的系统性误差。使用 3D Mitochondria Shape Library 中的 2720 个开发对象，发现基于占用率计算的体积平均比参考网格体积高出 3.665%，尽管组内相关系数达 0.994。边界分析显示标签向外偏移 0.00304（归一化单位）。在受控的标签‑流水线重新实现中，去除深度偏移使 55 个对象的体积误差平均降低 1.57 个百分点，约占总体膨胀的 45%，其余误差来源未被定位。随后冻结回归模型利用占用率特征对 2728 个未使用对象的中位绝对百分比误差从 3.481% 降至 0.664%。但该模型的校准误差区间仅覆盖整体的 92.1%，在低占用子群中仅为 49.2%，说明准确度和不确定度的转移需分别评估。进一步在 MitoEM 资源的 550 个大鼠皮层对象上，将平面间距从 8 nm 粗化至 24 nm，使中位表面积下降 10.60%，球形度上升 11.76%，尽管秩相关仍为 0.994。上述结果提供了量化检查手段，以区分处理引起的描述符变化与潜在生物学差异，但并未证明生物学不变性或跨源校正的可转移性。
点评：本研究通过大规模实验展示了图像处理步骤对线粒体体积和形状指标的细微但系统性影响，强调了在跨实验比较时必须进行专门的误差校正和不确定性评估。