在MIMIC-CXR上进行弱监督多模态学习

本研究解决了医疗环境中多模态数据整合和标签稀缺的挑战。我们深入评估了新提出的多模态变分混合专家（MMVM）变分自编码器（VAE），结果表明其在MIMIC-CXR数据集上的表现优于其他多模态VAE和完全监督的方法，展示了其在实际医疗应用中的强大潜力。