M2EF-NNs：用于癌症生存预测的多模态多实例证据融合神经网络
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内容提要
本文提出了多种新型深度学习框架，用于癌症患者的生存预测和肿瘤分割。这些框架结合病理图像、基因表达和临床数据，通过多模态特征融合和注意力机制，提高了预测的准确性和可靠性，展示了在不同数据集上的优越性能，为个性化治疗提供支持。
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Q&A
TTMFN框架的主要功能是什么？
TTMFN框架结合病理图像和基因表达数据，实现患者生存预测的最佳性能。
FORESEE框架如何提高生存预测的准确性？
FORESEE框架通过挖掘多模态信息和解决数据缺失问题，提高生存预测的准确性。
MEFN网络在肿瘤分割中有什么优势？
MEFN网络有效整合PET和CT图像中的互补信息，提高肿瘤分割的准确性和可信度。
MultiCoFusion框架的应用效果如何？
MultiCoFusion框架在肿瘤生存分析和癌症等级分类中表现优于传统方法。
如何利用深度学习进行乳腺癌患者的个性化治疗决策？
通过综合多模态特征集成方法，能够准确进行生存风险分层和个性化治疗决策。
新型深度多模态分割-预测模型的特点是什么？
该模型能够从PET/CT图像中进行肿瘤分割和生存预测，适应不同治疗的患者差异。
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