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。

本研究探讨了利用深度学习整合免疫治疗患者的非侵入性多模态数据，以提高生存预测的准确性。通过扩展的多模态变换器网络，结合早期治疗数据，模型在短期生存预测中展现出显著的预后能力，推动个性化医疗的发展。

本研究提出了一种新的双重融合框架，将DNA甲基化数据与全幻灯片图像结合，显著提升神经系统肿瘤的分类性能和可解释性。该方法在20个细粒度亚型的肿瘤分类和生存预测中表现优异，显示出其在临床诊断中的潜在应用价值。

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。

本文介绍了多种新型多模态网络在肺癌生存预测中的应用，如Lite-ProSENet、TTMFN和FORESEE等。这些模型通过整合病理图像、基因表达及其他数据，显著提高了预测准确性，并解决了数据冗余和缺失问题，展示了多模态学习在癌症研究中的重要性。

本文介绍了一种名为Pathomic Fusion的多模态融合策略，结合组织学图像和基因组特征，以提高癌症患者生存预测的准确性。通过深度学习和自我监督学习，提出了互相引导的跨模态转换器（MGCT），在不同癌症数据集上表现优越，增强了模型的鲁棒性和普适性，克服了传统方法的局限性。

癌症是一种由基因组变异引起的复杂疾病，肿瘤测序在临床护理中至关重要。多机构测序数据为精准肿瘤学提供了资源，但面临基因面板差异和测序技术异质性等挑战。为此，提出了Bridge模型，通过潜变量方法整合特征，提升学习效率和模型泛化能力。该模型在癌症患者生存预测中表现优异，展示了多模态数据整合的潜力。

本文介绍了基于神经网络的医学影像分析方法，重点在肝脏和肾脏癌症的检测与分割。研究表明，改进的模型使肝脏病变分割性能提高1.6%，并减少了主体间差异。提出的框架能够在不完整的CT图像中有效分类癌症亚型，并在多中心数据集上验证了其临床有效性。此外，新开发的风险标记被视为生存预测的重要因素。

本文探讨了基于深度学习的生存预测模型和单细胞RNA测序的基因选择策略，强调其在个体化医学和癌症治疗中的应用潜力。研究表明，自编码器和强化学习等技术能提高基因特征选择的准确性，优化肿瘤分类和药物反应预测，为精准医疗提供有效工具。

本文探讨了多模态学习在医学领域的应用，提出了多模态 UMLS 图神经网络学习（MMUGL）和混合早期融合注意力学习网络（HEALNet），以提高患者生存预测的准确性。这些方法通过整合医学知识和多种模态数据，在癌症生存分析等医学问题上表现出优越性能。

本文提出了多种基于Transformer架构的多模态学习框架，用于生存预测和脑肿瘤分割。这些方法在不同数据集上表现优于现有技术，能够有效整合图像、基因组和临床数据，提高预测准确性，改善患者预后。

本文探讨了多模态学习在医学中的应用，特别是在淋巴结转移和癌症诊断中的重要性。研究提出了多种模型和框架，如MultiCoFusion和FORESEE，以提高早期乳腺癌和非小细胞肺癌患者的生存预测和治疗决策的准确性，展示了多模态数据融合的潜力，推动了计算机辅助诊断的发展。

本文提出了多种基于Mamba模型的创新方法，解决了多模态图像融合和医学图像分析中的特征提取与融合效率问题。MambaDFuse、FusionMamba、SurvMamba等模型在不同任务中表现优越，显著提升了图像重建和生存预测的准确性，展示了Mamba模型在多模态学习中的潜力。

本文提出了一种跨模态注意力多模态融合管道，用于非小细胞肺癌患者的生存预测，实验结果优于传统方法。研究结合病理图像与基因组信息，利用多模态学习框架和贝叶斯融合技术，提高了癌症预后分析的准确性，并通过机器学习和联邦学习解决了数据隐私问题，优化了癌症分期效果。