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。

FORESEE: 癌症生存鲁棒预测的多模态和多视图表示学习
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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。

基于三维扩散模型的 [18F] F-FDG PET/CT 图像头颈肿瘤分割
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