本研究提出MMLNB模型，结合病理图像与文本描述，解决神经母细胞瘤亚型分类中的诊断不一致性和主观性问题。实验结果表明，该模型的分类精度优于单模态模型，推动了数字病理学的发展。

本研究提出了一种深度多模态学习框架，结合组织病理图像和基因表达数据，以提高乳腺癌亚型分类的准确性，为临床决策提供更可靠的信息。

本研究提出了一种自监督训练策略，以提高肾细胞癌亚型分类的效率，解决因早期症状不明显导致的诊断延误问题，推动计算机辅助诊断工具的发展。