arXiv · ML· Miguel Andrade, Jos\'e Almeida, Carlos Santiago, Catarina Barata·· 2 小时前AI 评分23
多尺度图神经网络通过全切片图像预测多种转录组学数据
From WSIs to Bulk, Spatial and Single-Cell Transcriptomics via Multi-Scale Graph Neural Networks
AI 导读
研究提出多尺度图神经网络（GNN），可直接从全切片图像（WSI）预测批量、空间及单细胞转录组数据。 该模型使用UNI2-h病理基础模型提取形态特征，在TCGA、Visium和Xenium混合数据集上训练，实现了跨生物层级的层级学习。 预测结果在生存分析和肿瘤分类等下游临床任务中展示了应用价值。
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