基于深度学习的研究发现，利用全切片图像预测癌症患者预后效果显著。提出了一种基于注意机制的多模态学习框架，可以建模肿瘤微环境内的基因型-表型相互作用。实验结果表明该方法优于现有最先进方法。

本文介绍了VG-LeAP、Causal-LeAP和RAFI三个多模态学习框架模型，并通过RoAM数据集的实证研究强调了多模态训练在可观察视频生成问题中的重要性。

基于深度学习的研究发现，利用全切片图像预测癌症患者预后效果显著。提出了一种基于注意机制的多模态学习框架，可以建模肿瘤微环境内的基因型-表型相互作用。实验结果表明该方法优于现有最先进方法。

本文研究了在多模态学习框架中，利用噪声标签对语义分割模型进行预训练的潜力。通过交叉模态样本选择方法，确定噪声标签采样，并验证了该方法在遥感图像分割中的有效性。