假体松动精准诊断
融合X光、CT、病历与化验四类信息，在部分数据缺失时仍能给出稳健诊断，同时识别无菌性松动与感染性松动。
Chen, Xiao · Han, Wencheng · Yang, Liang · 金毅 · Zhang, Teng · 沈建冰
Medical Image Analysis 2025
模型专为模态缺失设计，即使患者无法提供某些数据（如CT或化验），也能保持稳健预测。
能同时准确诊断无菌性松动和感染性松动，避免混淆两类病因。
通过三个注意力机制增强相关模态间的交互，并用融合模块整合信息，提升预测可靠性。
自建数据集包含四模态数据和资深临床医生的诊断结果，保证训练标签质量。