肺癌在全球范围内具有最高的发病率和致死率,其早期发现和诊断困难,致使多数患者确诊时已为晚期。传统影像和病理分Aurora Kinase抑制剂析手段在早期检出和精准预测方面仍存在局限,在有效的早期筛查手段之外,肺癌的预后预测也成为临床治疗的重要补充。肿瘤微环境研究成为肺癌预后预测的重要方向,可结合多重免疫荧光染色和深度学习技术为精准医学提供新机遇。然而,肺癌预后预测仍面临诸多挑战,包括肿瘤微环境病理图像分析的复杂性,现有算法的局限性,以及预后生物标志物的单一性。肿瘤微环境中的细胞之间相互作用及其与基因表达的关系仍是未解的课题,而细胞群落的互动分析则被较少涉及。因此,如何从病理图像中提取最具预测性和代表性的特征仍是关键,这影响到对肿瘤微环境的全面理解和预后预测的精准性。鉴于上述挑战性问题以及肺癌病理图像的特点,本文提出构建基于肿瘤微环境生态群落发现的肺癌预后智能预测模型,其具体研究内容如下:(1)基于社区发现方法Antineoplastic and I抑制剂的生态群落细胞网络结构构建。首先,利用多重免疫荧光染色图像数据集,获取肺癌组织的细胞分布信息,并采用Star Dist模型对细胞核进行精准分割和识别,以提高细胞检测的准确性。为进一步识别细胞类型,利用Open CV将免疫荧光染色区域提取出来,并与细胞坐标进行匹配,实现不同细胞类型的分类。随后,引入Delaunay三角剖分算法构建细胞网络结构,确保拓扑结构的稳定性,使其能合理地反映细胞间的空间分布和邻近关系。在此基础上,结合组织学亚型信息对细胞网络进行进一步优化,并通过基于邻域相似度的社区发现(NBCD)方法划分不同的细胞群落。实验证明,评价社区划分合理的指标模块度Q达到了0.6416,证明了生态群落划分较为合理且社区内部连接紧密度高,验证细胞网络结构的可行性。(2)基于增强网络结构和集成学习框架的肺癌预后智能预测模型。在基于邻域相似度的社区发现方法基础上,引入更符合生态群落划分特征的空间距离和组织学亚型信息作为划分细胞群落的策略,通过基于邻域距离的社区发现(NDBCD)方法和基于邻域亚型的社区发现(NSBCD)方法,可以更精准地揭示肿瘤微环境中的细胞交互模式。为增强网络结构的稳定性和泛化能力,提出鲁棒性社区检测方法优化细胞群落的划分精度确保细胞群落划分的准确性。在细胞社区划分完成后提取关键特征,社区内不同类型标志物细胞之间的平均连接数目和平均空间距离,以及各类型标志物细胞的平均数量和平均占比等作为预后预测特征,构建基于Auto Gluon集成学习框架的模型进行预后智能预测。基于此,实现基于肿瘤微环境生态群落发现的肺癌预后智能预测模型,Auto Gluon通过集acquired immunity成多种机器学习模型对特征的充分挖掘与融合,从而提高预后预测的准确性和稳健性。实验结果表明,采用NBCD方法的预后智能预测模型和最新方法相比,在指标准确度、平衡准确度、AUC值、召回率和F1值上都有改善,分别提升了5.88%、10.71%、12.51%、24.41%和8.00%。将借助生物医学信息改进的社区发现方法应用于肺癌预后预测任务,上述指标均优于现有方法,验证了通过社区发现和机器学习结合的方法可有效提升肺癌预后预测性能。