乳腺癌图像分割与病理学分析代码开源库

资源摘要信息:"该存储库提供了用于进行乳腺癌单细胞病理学研究的Matlab图像分割肿瘤代码。该代码是用于生成研究结果和相应出版物的关键工具。用户可以在Zenodo平台上获取完整的数据集，包括Tiff图像、口罩、单细胞和患者数据。这些数据和代码的开源共享有助于其他研究者复制和验证研究成果。 Matlab脚本部分专注于图像处理和早期分析步骤。由于单细胞数据是通过histoCAT软件提取的，Matlab脚本特别设计来读取和处理这些数据结构。用户可以下载预先保存的histoCAT会话文件，这些文件是从Zenodo获得的，使得整个分析流程可以无缝进行。 R脚本部分则涉及下游分析，包括两个主要的R管道笔记本。第一个笔记本用于分析巴塞尔大学医院的281例患者的乳腺癌肿瘤微阵列（TMA）数据，而第二个笔记本则用于比较和分析来自苏黎世大学医院的第二个多核队列。Zenodo上还提供了用于生成出版物图形的全部输入数据，以确保研究的透明度和可重复性。 文件名称列表中提到的“SCPathology_publication-master”表明这是一个主分支的压缩包，可能包含了所有必要的Matlab和R脚本、数据文件和其他相关资源。在Zenodo上的数据组织也说明了OMEandSingleCellMasks.zip的内容，该压缩包包含OME-Tiff堆栈和单细胞 маски，这是进行乳腺癌单细胞分析的重要组成部分。 标签“系统开源”意味着该代码库和相关数据集完全开放给公众，使用者可以自由地下载、研究、修改和分享这些资源，这对于科研社区的协作和知识共享具有重要意义。"