一种启用 Transformer 架构的综合多模态深度学习生存预测方法：一个胶质母细胞瘤多中心研究
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。通过整合磁共振图像、临床数据和分子病理数据，应用基于 transformer 的深度学习模型改进了胶质母细胞瘤存活预测，在处理数据异质性和性能泛化性方面取得了突破。
本研究提出了一种基于Transformer架构和自注意机制的多模态融合框架Multitrans，用于预测中风治疗的功能结果。多模态组合的效果优于单模态，且与临床元诊断信息结合能提供更好的预测效果。
