自监督模型用于多模态中风风险预测

本研究解决了中风风险预测中整合多种临床数据模态带来的挑战，提出了一种自监督多模态框架，该框架结合了3D脑成像、临床数据和图像衍生特征，以提高中风风险预测的准确性。实验表明，该模型在与最先进的单模态和多模态方法的性能比较中，取得了显著的提高，特别是在集成表格和图像数据方面，展现出更强的预测能力和临床应用潜力。