近日，我校生物医学工程学院张煜教授领衔的研究团队，在国际著名顶级期刊《IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence》（IEEE TPAMI）上发表研究论文《Mutual-Assistance Learning for Standalone Mono-Modality Survival Analysis of Human Cancers》（用于人类癌症独立单模态生存分析的互助学习）。博士研究生宁振源为第一作者，肖晴和张煜教授为共同通讯作者。IEEE TPAMI是国际人工智能、模式识别、图像处理和计算机视觉领域顶级期刊，CCF推荐A类期刊。这也是我校首次在该期刊发表论文。该工作得到了国家自然科学基金联合基金重点项目支持。

预后分析通过预测死亡或疾病复发的时间或风险来辅助医生制定癌症患者治疗方案，从而提高病人的生存率。目前癌症的生存分析中存在两个关键问题：一是预测阶段数据模态的不充分使得现有基于多模态数据的模型难以直接应用，二是现有方法为解决生存分析中的删失数据问题做出了多种假设，此举措在一定程度上会限制模型的适用性。为此，该工作提出了一种用于癌症独立单模态生存分析的互助学习范式，并通过在多个数据集上进行大量实验证明了该方法可以显著提高单模态生存模型的独立预测性能，为充分利用多模态数据指导单模态癌症生存分析提供了新的思路。