多路复用成像方法越来越多地用于大型组织区域的成像，从样品的数量和每个样品的图像数据大小来产生大型成像数据集。由于从大量的染色目标中频繁的技术文物和异质性填充，可以简化多路复用图像的分析，因此已经开发出了自动化的管道，因此已经开发了自动化的管道，因此已经开发出了自动化的管道，因此已经开发出了自动化的管道。在这些管道中，一个处理步骤的输出质量通常取决于上一个步骤的输出和每个步骤的错误，即使它们显得很小，也可以传播和混淆结果。因此，在图像处理管道的每个不同步骤中，严格的质量控制（QC）对于正确分析和解释分析结果以及确保数据的可重复性至关重要。理想情况下，QC应该成为成像数据集和分析过程的组成部分且易于检索的部分。然而，当前可用的框架的局限性使交互式QC难以集成大型多重成像数据。鉴于多路复用成像数据集的大小和复杂性的增加，我们提出了将QC整合到图像分析管道中的不同挑战，并提出了可能建立在生物图像分析最新进展之上的可能解决方案。