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基于多尺度邻域特征融合的空间转录组空间域识别研究
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作者 冯爱静 王文淼 +4 位作者 高逸鸣 叶兰 米加 赵小刚 刘治 《生物医学工程研究》 2024年第6期468-474,共7页
为缓解空间转录组学数据因高离散性、稀疏性和分辨率受限导致空间域识别精度低的问题,基于多尺度邻域特征融合策略,本研究提出了一种空间域识别方法stMSAA。本研究在人类背外侧前额叶皮层数据集和人类乳腺癌数据集上进行实验,调整兰德... 为缓解空间转录组学数据因高离散性、稀疏性和分辨率受限导致空间域识别精度低的问题,基于多尺度邻域特征融合策略,本研究提出了一种空间域识别方法stMSAA。本研究在人类背外侧前额叶皮层数据集和人类乳腺癌数据集上进行实验,调整兰德系数、归一化互信息和聚类评价指数分别达到0.452、0.603和0.560。结果表明,stMSAA可有效整合多尺度的空间邻域信息,更准确地识别层次结构和边缘信息,提高空间域识别的精度和鲁棒性。 展开更多
关键词 空间转录组 空间域识别 stAA 多尺度邻域 特征融合
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