Ahmet Süreyya Rifaioğlu

作者提出SpaCEy（Spatial Clinical Explainability），一种可解释图神经网络：把每个组织样本按Delaunay三角剖分建成空间图，节点为单细胞蛋白标志物丰度、不使用预定义细胞类型或解剖区域作为输入，用GNN学习预测嵌入并配GNNExplainer式解释器输出边掩码、再聚合k跳邻域得到节点重要性，从而定位与临床结局相关的连续空间区域和关键蛋白；在416例肺腺癌队列预测进展（准确率0.68、F1 0.68、AUC 0.62，优于Ali等0.61/0.59/0.57与SPACE-GM 0.55/0.52/0.52），在720样本JacksonFischer与460样本METAB

作者提出SpaCEy（Spatial Clinical Explainability），一种可解释图神经网络：把每个组织样本按Delaunay三角剖分建成空间图，节点为单细胞蛋白标志物丰度、不使用预定义细胞类型或解剖区域作为输入，用GNN学习预测嵌入并配GNNExplainer式解释器输出边掩码、再聚合k跳邻域得到节点重要性，从而定位与临床结局相关的连续空间区域和关键蛋白；在416例肺腺癌队列预测进展（准确率0.68、F1 0.68、AUC 0.62，优于Ali等0.61/0.59/0.57与SPACE-GM 0.55/0.52/0.52），在720样本JacksonFischer与460样本METAB