多模态信息融合

Multi-FRuGaL: Multimodal Flexible Redundancy-aware Decomposed Gated Learning for Cancer Diagnosis and Prognosis

Multi-FRuGaL：面向癌症诊断与预后的多模态灵活冗余感知分解门控学习

Sanket Kachole, Siddhesh Thakur, Shubham Innani, Sanyukta Adap, Suhang You, Carla Pitarch-Abaigar, Spyridon Bakas

机构 * Division of Computational Pathology, Department of Pathology and Laboratory Medicine, Indiana University School of Medicine（计算病理学部，病理学与实验室医学部，印第安纳大学医学院） ； IU Melvin and Bren Simon Comprehensive Cancer Center（印第安纳大学Melvin和Bren Simon综合癌症中心） ； Departments of Biostatistics and Health Data Science（生物统计学与健康数据科学部） ； Radiology and Imaging Sciences（放射学与影像科学部） ； Neurological Surgery（神经外科） ； Indiana University School of Medicine（印第安纳大学医学院） ； Department of Computer Science, Luddy School of Informatics, Computing, and Engineering（计算机科学部，Luddy信息、计算与工程学院） 纠错

专题命中 医学影像融合 ：multimodal fusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出Multi-FRuGaL框架，通过分解感知自适应门控中间融合，在缺失模态下学习模态级表示，分离冗余与互补信号，提升癌症诊断与预后性能。