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Resampling approaches for the quantitative analysis of spatially distributed cells

Data Intelligence 2024年第1期6卷 104-119页

作者： Giorgio Bertolazzi Michele Tumminello Gaia Morello beatrice belmonte Claudio Tripodo Department of Economics Business and StatisticsUniversity of PalermoPalermoItaly Tumor Immunology Unit Department of Health SciencesUniversity of PalermoPalermoItaly Histopathology Unit Institute of Molecular Oncology Foundation(IFOM)ETS-The AIRC Institute of Molecular OncologyMilanItaly

Image segmentation is a crucial step in various image analysis pipelines and constitutes one of the cutting-edge areas of digital *** advent of quantitative analysis has enabled the evaluation of millions of individual cells in tissues,allowing for the combined assessment of morphological features,biomarker expression,and spatial *** recorded cells can be described as a point pattern ***,the classical statistical approaches to point pattern processes prove unreliable in this context due to the presence of multiple irregularly-shaped interstitial cell-devoid spaces in the domain,which correspond to anatomical features(***,lipid vacuoles,glandular lumina)or tissue artefacts(*** fractures),and whose coordinates are *** interstitial spaces impede the accurate calculation of the domain area,resulting in biased clustering ***,the mistaken inclusion of empty regions of the domain can directly impact the results of hypothesis *** literature currently lacks any introduced bias correction method to address interstitial cell-devoid *** address this gap,we propose novel resampling methods for testing spatial randomness and evaluating relationships among different cell *** methods obviate the need for domain area estimation and provide non-biased clustering *** created the SpaceR software(https://***/GBertolazzi/SpaceR)to enhance the accessibility of our methodologies.

关键词： Digital pathology spatial cytometry spatial clustering spatial randomness resampling

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