MMFusion：用于食管癌淋巴结转移诊断的多模态扩散模型

食管癌是全球最常见的癌症类型之一，排名第六位，居于癌症死亡人数榜首。准确的计算机辅助癌症分期诊断可以帮助医生为患者制定个性化的治疗方案。目前，基于CT图像的癌症诊断方法因其综合性检查患者情况的能力而受到广泛关注。然而，基于多模态的方法可能会引入信息冗余，导致性能下降。此外，对多模态表征之间高效且有效的相互作用仍需要进一步探索，缺乏对多模态特征中预后相关性的深入研究。本文我们引入一种基于CT图像、临床测量值和放射组学数据进行的混合模式异构图条件特征引导扩散模型，用于淋巴结转移诊断。为了探索多模态特征之间的复杂关系，我们构建了一个异构图。随后，应用条件特征引导扩散方法以消除信息冗余。此外，我们提出了一种掩码关系表征学习策略，旨在揭示原发肿瘤和淋巴结图像表征的潜在预后相关性和优先级。各种实验结果验证了我们所提出方法的有效性。该代码已公开于 https://github.com/wuchengyu123/MMFusion。