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摘要
摘要
作为一种多因素、多阶段的恶性疾病，癌症对社会和经济发展造成了严重影
响。对癌症生存期进行准确预测，有助于指导临床医生选择合适的治疗方案，从
而提高患者的生活质量。现有研究表明，将基因表达、拷贝数变异组学数据以及
病理图像数据多模态数据进行整合，有助于更全面、多角度地了解癌症患者病情
的进展，从而提高生存期预测的准确性。然而，现有研究不仅很少考虑不同模态
数据之间的异构性，还未能对多模态数据的复杂关系进行有效建模，导致无法充
分挖掘不同
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