关注焦点：面向焦点的表征学习与多视角跨模态对齐用于胶质瘤分级

本研究解决了现有胶质瘤分级方法中组织病理学表征学习不足和分子-组织病理知识对齐效率低下的问题。提出的“关注焦点”框架通过焦点导向的表征学习和多视角跨模态对齐，显著提升了对胶质瘤分级的准确性，尤其在仅使用组织病理幻灯片的情况下，性能优于现有的多模态方法。