一种基于循环知识分解和跨模态细化的癌症生存预测方法

本发明公开一种基于循环知识分解和跨模态细化的癌症生存预测方法，包括步骤：获取基因组学数据和病理学WSI数据；两种数据通过单模态包表示法被构建成包形式；循环知识分解CKD模块提取出两种模态之间的共通知识以及每种模态独有的特定知识；循环跨模态细化CCR模块利用多模态交互，指导从分解的知识中提取与生存相关的有用实例；这些选定的实例被汇总用于生存预测。本发明整合生存质量指标和基因组学以进行多模态癌症生存预测，减少多模态数据的冗余，并学习针对生存预测任务定制的判别信息，从多模态数据的重叠信息中学习紧凑而全面的知识。