预测腋窝淋巴结转移中的缺失模态下的多模态学习
原文中文,约200字,阅读约需1分钟。发表于: 。基于多模态学习的鉴别性淋巴结转移诊断模型,在临床医学实践中,通过双向蒸馏框架获得全面的多模态知识和稳健的 WSI 特征,有效地处理多模态数据和丢失模态,提高早期乳腺癌患者治疗决策的准确性。
多模态学习对癌症生存预测有重要影响,提出了一种新的框架,解决多模态数据中的冗余性问题,并在五个癌症基准数据集上进行了实验,证明其优越性。
基于多模态学习的鉴别性淋巴结转移诊断模型,在临床医学实践中,通过双向蒸馏框架获得全面的多模态知识和稳健的 WSI 特征,有效地处理多模态数据和丢失模态,提高早期乳腺癌患者治疗决策的准确性。
多模态学习对癌症生存预测有重要影响,提出了一种新的框架,解决多模态数据中的冗余性问题,并在五个癌症基准数据集上进行了实验,证明其优越性。