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MGCT: 基于综合组织病理学 - 基因组特征的生存结局预测的互相引导的跨模态变换器
基于深度学习的计算病理学领域的研究表明,利用全切片图像(WSIs)客观预测癌症患者预后的效果显著。然而,目前大多数预后方法局限于组织病理学或基因组学,不可避免地降低了其准确预测患者预后的潜力。为了解决这些问题,我们提出了一种弱监督、基于注意
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8 months ago
基于联邦数据融合的多流不完全信号应用的预测模型
本文提出了一种联邦预测模型,允许多个用户共同构建基于多流、高维和不完整数据的故障时间预测模型,同时保持每个用户的数据本地和保密。该预测模型首先使用多元功能主成分分析融合多流退化信号,然后利用融合特征和失效时间来构建(对数)位置 - 比例回归
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8 months ago
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