本研究探讨了癌症生存预测中病理报告文本数据的应用，提出了一种新颖的多模态生存模型训练方法。研究结果表明，病理报告文本的多模态融合显著提升了生存预测的效果。

本研究提出了多模态框架DIMAF，解决了癌症生存预测中模态信息捕捉不足的问题，提升了1.85%的预测性能和可分离性。

本文介绍了泰坦尼克号生存预测的数据预处理过程，强调数据处理的重要性。通过分析特征与生存率的关系，提取新特征并进行数据清洗，最终构建预测模型。

在泰坦尼克号生存预测中，数据预处理至关重要。通过分析乘客特征（如舱位、性别和家庭大小），提取新特征并处理缺失值，最终构建预测模型。多种模型中，随机森林的表现最佳。

该研究提出了ICFNet，通过整合组织病理图像、基因表达谱、人口统计信息和治疗方案，提高生存预测的准确性。实验结果表明，其性能优于现有算法，具有重要的临床应用潜力。

本研究探讨了免疫治疗患者生存预测中的非侵入性多模态数据整合，提出的模型在短期生存预测中显示出显著的预后能力，推动个性化医疗的发展。

本研究提出了GroupMIL框架，解决了现有生存预测方法在病理特征捕捉方面的不足。该模型通过将多个幻灯片视为一个样本，显著提升了生存风险和概率评估的准确性，具有重要的临床应用潜力。

本研究提出了一种可解释的细胞图（xCG）方法，用于癌症患者的生存预测，解决了深度学习模型的可解释性问题。验证结果显示，该方法显著提升了风险评估的质量，尤其是在引入癌症分期和模型集成后。

本研究提出了一种保形预测方法，旨在改善生存预测中的条件校准，增强模型的边际和条件校准能力，同时保持其辨别能力。研究结果表明，该方法在多种实际应用中表现显著。

设计了一种多模式图变换器（AMIGO），通过细胞图为患者提供单一表示，利用组织层次结构动态关注细胞级和组织级信息。在生存预测中，AMIGO优于其他技术，具有强大鲁棒性，即使缺失20%数据也能保持性能。模型在两个癌症数据集中有效区分低风险和高风险患者。

本研究提出一种新方法，结合CT、PET扫描和基因组数据，构建准确的肺癌生存预测模型。通过跨患者模块增强相似患者的嵌入对齐，实验结果显示该方法优于现有技术，具有重要临床应用价值。

肺癌是2020年全球癌症相关死亡的首要原因。人工智能在肺癌预后方面发挥了革命性作用，通过分析数据和整合临床变量，提高了生存预测准确性。AI技术可以提供全面的预后洞察和个性化治疗策略，改善非小细胞肺癌患者的预后。

我们提出了一种融合-分叉学习框架，用于多模态图像的生存预测。实验证明，我们的网络（XSurv）在头颈部PET-CT图像的生存预测中优于现有方法。

我们提出了一种融合-分叉学习框架，用于多模态图像的生存预测。实验证明，我们的网络（XSurv）在头颈部PET-CT图像的生存预测中优于现有方法。