#多模态融合

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论文提出HypTI框架，首次将双曲几何引入临床表格与MRI的多模态融合，通过Lorentz原型建模评估层级、ROI引导多尺度编码捕捉解剖模式，并在OASIS-3数据集上验证痴呆检测性能。

PhyNet 提出物理变量引导的深度学习框架，通过物理到响应交叉注意力机制解决工业流体系统异构采样下的故障诊断难题，在空化与两相流数据集上全面领先。

华中师大CoReFuse-Med被ACM MM 2026接收，揭示多模态医学图像融合失效原因：低质量模态重采样污染浅层特征、梯度与推理不一致、跳跃连接传播伪影，并提出LACE+IMSH+MBCF三模块方案，在EPVS、BraTS、WMH上超越MedNeXt。

MDT（Modality Discrepancy Transformer）通过显式建模面部、语音、语言的跨模态冲突，实现矛盾与犹豫情绪的自动识别。在BAH数据集上取得0.7408 Macro F1，领先最强基线10分以上，单GPU训练不到20分钟。