本文介绍了多种基于多模态融合的癌症生存预测框架，如MultiCoFusion、TTMFN和SELECTOR。这些框架结合病理图像和基因表达数据，特别是在小数据集上，通过额外监督和密集融合优化结果，展现出优于传统方法的性能，显著提高癌症患者生存率预测的准确性。