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基于超图神经网络的胶质母细胞瘤生存期精准与可解释预测研究

针对多形性胶质母细胞瘤（GBM）生存预测对高准确度和透明度的双重需求，研究人员指出现有方法往往在性能与可解释性间妥协，且过度依赖单一成像模态，未能充分利用互补信息。该研究提出一种超图神经网络方案，认为这两者并非固有冲突，旨在利用图神经网络的结构优势，在保证强判别能力的同时提取具解释性的特征表征，以提升多模态临床预测能力（原文摘要截断）。