CIGTSurv

新的CIGTSurv框架利用多模态数据增强癌症生存预测

研究人员开发了CIGTSurv，一个整合临床信息、病理图像和基因组数据的新型生存预测框架。该方法通过使用预训练的基础模型将离散且稀疏的临床数据转换为高维标记嵌入，解决了临床数据利用不足的挑战。CIGTSurv采用双层交互机制，包括用于标记级对应关系的局部原型关联模块和用于跨模态一致性的全局特征对齐损失。在五个TCGA癌症队列上的实验表明，CIGTSurv在生存预测方面取得了最先进的性能。