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可解释超图神经网络用于GBM生存预测
论文提出多模态框架，同时兼顾胶质母细胞瘤生存预测的准确性与可解释性。方法整合sheaf超图神经网络、概念瓶颈层与扩展充分性检验正则化，并通过门控融合纳入临床与基因组特征。在UPenn-GBM数据集593名患者上取得0.643的一致性指数，折间方差最低。
arXiv cs.AI40 天前
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论文提出多模态框架，同时兼顾胶质母细胞瘤生存预测的准确性与可解释性。方法整合sheaf超图神经网络、概念瓶颈层与扩展充分性检验正则化，并通过门控融合纳入临床与基因组特征。在UPenn-GBM数据集593名患者上取得0.643的一致性指数，折间方差最低。