最近一篇新发表在Nature Communications上的高分佳作引起了广泛关注，文章提出了一种
多模态数据融合
方法，利用临床-组织学-基因组分析整合的多分类器系统，达到了远高于单一分类器的预测性能，实力证明了多模态数据融合在提高癌症预后预测准确性方面的优势。
实际上，这种方法一直是医疗领域的重要技术，它可以通过整合来自不同源的数据，给我们提供一个全面、完整的患者信息视图，这样
不仅提高了医疗诊断的准确性和治疗效果，还有助于实现个性化治疗和健康管理。
因此
多模态数据融合无论是在学术界还是工业界都有非常大的研究价值，
近几年也是基本围绕编码器-解码器、注意力机制、GNN、生成神经网络等主流方法进行优化。如果大家想发论文一时找不到思路，可以直接看我整理好的
21篇
多模态数据融合参考论文
，已经根据主流方法做了分类，开源代码基本都有。
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A multi-classifier system integrated by clinico-histology-genomic analysis for predicting recurrence of papillary renal cell carcinoma
方法：
论文提出了一个多模态数据融合的系统，它通过整合临床病理学、组织学和基因组学分析来预测乳头状肾细胞癌手术后的复发。这个多分类器系统结合了基于长非编码RNA的分类器、基于全幻灯片图像的深度学习分类器，以及基于临床病理学的分类器，以提高对局部（I-III期）pRC
创新点：
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创新地结合四种lncRNA、WSI和临床病理学分类器，生成多分类器风险评分，准确预测pRCC患者的无复发生存率（RFS）。
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开发了一个基于全切片图像（WSI）的深度学习分类器，能够高效区分pRCC复发风险。
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应用LASSO Cox回归模型选择四种lncRNA，构建用于预测pRCC患者RFS的lncRNA风险评分。
Multimodal Analysis for Deep Video Understanding with Video Language Transformer
方法：
论文提出了一种多模态数据融合的方法，用于深度视频理解。这种方法结合了视觉、文本、音频和姿态特征，通过一个联合学习框架同时预测多个任务，如关系识别和交互检测。文章中还提到了使用视频语言Transformer来学习跨模态信息，以便更好地匹配视频和文本选择，从而回答与视频内容相关的查询问题。
创新点：
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姿态特征作为新特征被引入多模态联合学习框架中，用于多任务预测。
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设计了新的匹配策略以提高查询回答的准确性。通过直接使用视频语言转换器（VLM）提取视频和选择特征进行匹配，显著提升了性能。
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基于跨领域知识的VLM被引入用于视频与文本选项的匹配，解决了少样本、零样本以及数据偏差问题，提高了多任务预测的整体效果。
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MST-GAT: A multimodal spatial–temporal graph attention net work for time series anomaly detection
方法：
论文提出了一种新的多模态时空图注意力网络（MST-GAT），用于多变量时间序列（MTS）的异常检测。该网络通过显式捕捉不同模态单变量时间序列之间的空间-时间关系，通过这种多模态数据融合方法，MST-GAT能够更准确地检测出工业设备和信息技术系统中传感器的异常情况。
创新点：
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提出了MST-GAT，一种基于图注意力网络的新型MTS异常检测方法。
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综合优化了基于变分自动编码器的重构模块和多层感知器（MLP）的预测模块，以整合它们的优势。
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提出了一种基于重构和预测结果的高效异常解释方法。MST-GAT具有很好的可解释性，并能够获得与人类直觉一致的结果。
