- がん診断に用いられる病理組織学（形態・空間情報）とトランスクリプトミクス（遺伝子発現の分子情報）の異質性に対し、モダリティ間の整合と各モダリティの固有構造の保持を両立する自己教師あり多モダリティ表現学習フレームワークの開発を目的とした。
癌の病理組織学・トランスクリプトミクス統合自己教師あり表現学習による亜型分類と生存解析
AIによる要点抽出
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