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IMAN：一种针对缺失模态的鲁棒性鼻咽癌死亡预测自适应网络
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
我们提出了IMLSP框架，用于多标签多模态的头颈癌存活预测，能够同时预测多个存活结果并提供可视化解释。通过RADCURE HNC数据集评估，结果优于单模态和单标签模型。该模型关注肿瘤和淋巴结体积，证明多标签学习提升了效率和预后性能，有助于理解AI决策，促进个性化治疗。
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关键要点
- 提出IMLSP框架，用于多标签多模态的头颈癌存活预测。
- IMLSP能够同时预测多个存活结果，并提供可视化解释。
- 通过RADCURE HNC数据集评估，IMLSP优于单模态和单标签模型。
- 模型关注肿瘤和淋巴结体积，显示出对高风险和低风险患者的不同关注点。
- 多标签学习策略提高了学习效率和预后性能。
- 可解释的存活预测模型有助于理解AI决策，促进个性化治疗。
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