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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
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
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。
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关键要点
- 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。
- Multitrans结合非对比度计算机断层成像（NCCT）图像和中风患者的出院诊断报告。
- 研究表明，单模态文本分类性能优于单模态图像分类。
- 多模态组合的效果优于任何单模态。
- 尽管Transformer模型在成像数据上的性能不佳，但与临床元诊断信息结合能学习到更好的互补信息。
- 该框架为准确预测中风治疗效果做出良好贡献。
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