精选理由
这篇论文把临床流程做成图结构来预测生存时间，比传统方法更准，适合做医疗AI的朋友看看。
ChronoSurv是一个基于有向图的框架，用于头颈癌患者的多模态生存预测。它将患者诊疗过程建模为按诊断步骤对齐的临床轨迹，并通过分层拓扑整合细粒度、粗粒度和全局表示。在两个公开数据集上，ChronoSurv实现了优于现有方法的判别性能，且校准误差达到统计显著水平。消融实验验证了各组件对整体性能的贡献。
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ChronoSurv是一个基于有向图的框架，用于头颈癌患者的多模态生存预测。它将患者诊疗过程建模为按诊断步骤对齐的临床轨迹，并通过分层拓扑整合细粒度、粗粒度和全局表示。在两个公开数据集上，ChronoSurv实现了优于现有方法的判别性能，且校准误差达到统计显著水平。消融实验验证了各组件对整体性能的贡献。
Accurate survival prediction is essential for personalized treatment planning in head and neck cancer, yet remains challenging due to the heterogeneous and high-dimensional nature of multimodal clinical data. While deep …