基于数字病理和深度学习的消化系统癌症生物标志物的研发

本项目涵盖了从计算病理图像分析到临床预后预测，再到预后生物标记物功能性研究的整个研究流程。旨在综合运用计算病理学、生物信息学、分子生物学、病理生理学等多学科方法，为消化系统肿瘤的预后评估和个性化治疗提供全新的视角和工具，并为消化系统肿瘤的分子机制研究提供新的见解。具体的研究目标如下： ①建立一个高质量的多分类消化系统癌症组织 HE 图像注释数据集； ②开发一个基于肿瘤异质性特征的多模态融合消化系统癌症预后分层模型及生物标志物； ③系统性探索和验证消化系统癌症预后生物标志物的生物学可解释性。