多模态生存预测
一种基于两阶段超图学习的多模态癌症生存预测网络，通过超边丢弃机制有效应对临床数据噪声与模态缺失问题。
Ding, Saisai · Li, Linjin · Ge, Jin · 王钧 · 应时辉 · 施俊
Medical Image Analysis 2025
超图卷积网络中的超边丢弃机制可在训练时丢弃不重要超边，从而在模态缺失情况下仍能有效学习。
在六个TCGA公开癌症队列上的大量验证实验表明，该方法性能持续优于现有最佳方法。
该方法可对病理图像和患者建模进行可解释性分析，在生存预后方面具有临床意义。