IXThinker·2025-08-04 14:54

深度潛變量路徑建模整合多模態癌症數據

癌症的病理特徵橫跨遺傳、微觀與宏觀多個層面，整合成像與組學等異構數據是全面理解疾病的關鍵。研究人員提出深度潛變量路徑建模（DLVPM），結合深度學習與路徑建模的所長，成果發表於Nature Machine Intelligence。

方法設計

DLVPM結合深度學習的表達能力與路徑建模解析系統內部元素關係的能力，能夠在不同數據類型之間建立關聯，處理癌症研究中遺傳、微觀與宏觀層面的異構資訊，表現優於傳統路徑建模方法。