被秀到了，中科院一区TOP，多模态数据融合上大分！医疗AI大模型实战指南，速看！

前言

推荐一篇Nat. Commun.上的高分论文，文中提出的多模态数据融合方法，靠整合临床、组织学、基因组分析的多分类器系统，预测性能远高于单一分类器！非常值得论文er研读。

实际上，多模态数据融合最近的成果基本都挺有价值，而且这方向如今已是医疗领域的关键技术，因其可以整合不同来源的数据，帮我们全面掌握患者信息——不仅提升了诊断准确性和治疗效果，还能助力个性化治疗与健康管理。

因此，多模态数据融合在学术界、工业界都很受欢迎，是个很不错的发文选择。近年有关它的创新基本围绕编码器-解码器、注意力机制、GNN等主流方法做优化。我按照这些整理好了26篇多模态数据融合前沿论文，大家需要参考的直接领。

A multi-classifier system integrated by clinico-histology-genomic analysis for predicting recurrence of papillary renal cell carcinoma

**方法：**论文提出了一个多模态数据融合的系统，它通过整合临床病理学、组织学和基因组学分析来预测乳头状肾细胞癌手术后的复发。这个多分类器系统结合了基于长非编码RNA的分类器、基于全幻灯片图像的深度学习分类器，以及基于临床病理学的分类器，以提高对局部（I-III期）pRC

创新点：

• 创新地结合四种lncRNA、WSI和临床病理学分类器，生成多分类器风险评分，准确预测pRCC患者的无复发生存率（RFS）。
• 开发了一个基于全切片图像（WSI）的深度学习分类器，能够高效区分pRCC复发风险。
• 应用LASSO Cox回归模型选择四种lncRNA，构建用于预测pRCC患者RFS的lncRNA风险评分。

Challenges in AI-driven Biomedical Multimodal Data Fusion and Analysis

**方法：**论文聚焦AI赋能生物医学多模态融合，整合基因组、影像及病历等数据；运用CCA/VAE/GNN/Transformer技术实现双模态交互，挖掘跨域关联特征，助力疾病精准诊断。

创新点：

• 汇总生物医学多模态数据、融合手段与用途，融入大语言模型等新技，补全规模与机制研究短板。
• 剖析其特有难题（隐私、可释性、跨尺度），指明元学习等前沿路径作未来探索方向。
• 倡导融合领域知识与深度学习，借约束网络及解释法增强疾病研究和临床应用的可信度。

MST-GAT: A multimodal spatial–temporal graph attention net work for time series anomaly detection

**方法：**论文提出了一种新的多模态时空图注意力网络（MST-GAT），用于多变量时间序列的异常检测。该网络通过显式捕捉不同模态单变量时间序列之间的空间-时间关系，通过这种多模态数据融合方法，MST-GAT能够更准确地检测出工业设备和信息技术系统中传感器的异常情况。

创新点：

• 提出了MST-GAT，一种基于图注意力网络的新型MTS异常检测方法。
• 综合优化了基于变分自动编码器的重构模块和多层感知器（MLP）的预测模块，以整合它们的优势。
• 提出了一种基于重构和预测结果的高效异常解释方法。MST-GAT具有很好的可解释性，并能够获得与人类直觉一致的结果。

D-vlog: Multimodal Vlog Dataset for Depression Detection

**方法：**文章介绍了一个名为D-Vlog的多模态数据集，用于检测抑郁症。作者开发的多模态深度学习模型利用了Transformer编码器来编码声学和视觉序列，并通过交叉注意力机制来融合这些特征，生成用于抑郁症检测的有效多模态表示。

创新点：

• 提供了一个公开的多模态抑郁症数据集D-Vlog，包含961个视频（约160小时），涉及816个不同的说话者。
• 首次尝试将交叉注意力机制应用于多模态抑郁症检测，并通过实验验证了其有效性。
• 提出的模型和数据集可以推广应用到其他视频数据格式，并且模型在DAIC-WOZ数据集上也展现了较高的抑郁症检测性能。

最后

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