Matlab代码考克斯DLBCL-Morph:使用深度学习计算带有注释的DLBCL数字图像集的形态特征。DLBCL-Morph数据集包含42个数字扫描的高分辨率组织微阵列(TMA)载玻片,涵盖了209个DLBCL病例的临床、细胞遗传学和几何特征。我们通过组织微阵列(TMA)排列重复的组织核心切片,并使用H&E和免疫组化染色(CD10、BCL6、MUM1、BCL2和MYC)对重复切片进行染色。深度学习模型用于ROI中的肿瘤核分割,并计算几何特征。我们建立了Cox比例风险模型,证明这些几何特征在生存预测中的效用,C指数(95%CI)为0.635(0.574,0.691)。研究表明,这些结果对于理解DLBCL的形态学特征和生存预测具有重要意义。
Matlab代码cox-DLBCL-MorphDLBCL-Morph数据集及其应用
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