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HEST-1k：用于空间转录组学和组织学图像分析的数据集
模型SurvPath利用转录组学中的生物通路标记和 WSI 中的组织学补丁标记，通过多模态 Transformer 促进记忆有效的融合。SurvPath 在来自癌症基因组图谱的五个数据集中超越了单模态和多模态基线，展示了最先进的性能。此外，我们的可解释性框架识别了关键的多模态预后因素，为基因型-表型相互作用和潜在的生物学机制提供了更深入的见解。
基于深度学习的组织学和基因组学多模态整合，以改善癌症起源预测
专长：精准医疗的联邦学习。Owkin 利用联邦学习技术，在保护数据隐私的同时，实现协作式 AI 研究。他们在肿瘤学和心脏病学领域的应用已构建出可指导个性化治疗决策的预测模型。Owkin 与领先医院和研究机构的合作进一步扩大了其影响力。 Owkin于2016年成立于法国巴黎，是一家AI驱动的精准医疗公司，由临床医师Thomas Clozel博士与生物学人工智能先驱Gilles Wainrib博士共
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