基于图像与基因组数据融合的肿瘤预后预测模型

资源摘要信息:"Matlab图像分割肿瘤代码-image-mRNA-prognostic-model是一个结合了组织病理学图像数据和基因组数据的预后模型，用于预测透明细胞肾细胞癌（ccRCC）患者的预后。该模型采用了一种新的方法，即套索正则化的Cox比例风险模型（lassoCox），该模型能够结合从H&E全玻片组织图像和基因表达谱中提取的图像特征，以预测ccRCC患者的预后。" 详细知识点: 1. 套索正则化的Cox比例风险模型（lassoCox）: 套索正则化是一种用于线性回归模型的方法，它通过在损失函数中加入L1正则化项，使得模型参数的绝对值之和最小化，从而达到特征选择的目的。在这个项目中，套索正则化被用于Cox比例风险模型，以实现对ccRCC患者预后的预测。 2. C语言: C语言是一种广泛使用的计算机编程语言，它在系统编程、嵌入式系统和高性能计算等领域有广泛的应用。在这个项目中，C语言可能是用于开发一些底层的计算或数据处理模块。 3. Matlab: Matlab是一种用于数值计算、可视化和编程的高级语言，它广泛应用于工程、科学研究和教育等领域。在这个项目中，Matlab被用于开发图像分割和处理的算法，以及实现lassoCox模型。 4. 图像特征提取: 图像特征提取是从图像中提取有用信息的过程，这些信息可以用于图像识别、分类、分析等任务。在这个项目中，从H&E全玻片组织图像中提取了150个细胞形态特征。 5. 基因共表达网络挖掘: 基因共表达网络挖掘是一种用于分析基因表达数据的方法，它通过分析基因之间的共表达关系，揭示基因之间的功能联系。在这个项目中，使用基因表达RNA-seq数据进行基因共表达网络挖掘，产生15个网络。 6. 透明细胞肾细胞癌（ccRCC）: 透明细胞肾细胞癌是肾癌的一种常见类型，其发病率约占肾癌的75%。在本项目中，通过使用lassoCox模型结合组织病理学图像数据和基因组数据，预测ccRCC患者的预后。 7. 生存率: 生存率是医学研究中常用的一个指标，用于描述患者在一段时间内的生存情况。在这个项目中，通过lassoCox模型生成的患者风险指数与生存率密切相关。 8. 系统开源: 系统开源是指将软件系统的源代码公开，允许任何人自由地使用、修改和分享。在这个项目中，代码是开源的，可以在win10操作系统和Matlab 2015b上运行。 9. R语言: R语言是一种用于统计计算和图形的编程语言，它广泛应用于数据挖掘、统计分析和机器学习等领域。在这个项目中，可能使用了R语言进行一些数据分析和图形绘制的工作。 10. win10操作系统: win10操作系统是微软公司开发的一个操作系统，它具有强大的功能和良好的用户体验。在这个项目中，Matlab和R语言代码可以在win10操作系统上运行。 以上就是对Matlab图像分割肿瘤代码-image-mRNA-prognostic-model项目的详细介绍和分析。