基于动态细胞图谱和多分辨率图融合的时空聚类算法研究

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摘 要：空间转录组的聚类分析对解析肿瘤微环境的异质性和细胞互作至关重要。现有的聚类方法依赖单一维度信息，导致空间信息利用不足，空间域识别的准确性也不理想。针对上述问题，提出基于动态细胞图谱和多分辨率图融合的时空聚类算法MRGF。在人脑背外侧前额叶皮层（DLPFC）和阿尔茨海默病（AD）数据集上的实验结果表明，MRGF的调整兰德指数（ARI）和归一化互信息（NMI）比现有方法平均提升了12.7%和9.3%，验证了MRGF在空间转录组数据分析中具有更高的准确性和鲁棒性。（剩余56字）

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