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近日，我校智能医学与生物识别实验室在the 34th ACM International Conference on Multimedia（ACM MM 2026）上发表了题为“SemHyperSurv: A Hierarchical Semantics-guided Hypergraph Framework for Whole Slide Images based Survival Prediction”的学术论文。该论文的第一署名单位为银凯体育在线入口app，数学银凯体育app官网下载安装讲师张嘉楠与计算机科学与技术银凯体育app官网下载安装（大数据银凯体育app官网下载安装）硕士生张珊为共同第一作者，人工智能银凯体育app官网下载安装刘雪宇副教授与吴永飞副教授为共同通讯作者，大连银凯体育app官网下载安装软件银凯体育app官网下载安装陈俊鑫教授与银凯体育在线入口app计算机科学与技术银凯体育app官网下载安装（大数据银凯体育app官网下载安装）魏明强教授参与了此项工作。

ACM MM（ACM International Conference on Multimedia）是多媒体计算与人工智能领域最具影响力的顶级国际会议之一，被中国计算机学会评选为CCF-A类国际顶会。自1993年创办以来，ACM MM一直是全球多媒体研究者发布前沿成果、交流学术思想以及推动产业创新的重要平台，在学术界和工业界均享有广泛影响力。会议聚焦多媒体与多模态人工智能领域的前沿理论、关键技术和创新应用，涵盖多模态融合、生成式人工智能与基础模型、视觉与语言理解、多媒体检索与推荐、多媒体推理、可解释与可信多媒体、情感与社会信号分析、沉浸式与具身多媒体、人机交互以及多媒体系统等多个核心方向，旨在展示和推动图像、文本、音频、视频等多源信息协同建模与智能分析领域的理论突破、算法创新和应用进展。ACM MM 2026将于11月10日-14日在巴西里约热内卢举行，根据大会官方公布的数据，ACM MM 2026共收到来自全球7053篇论文投稿。

该研究聚焦于全切片图像（WSIs）生存预测中的关键问题——如何从海量、多尺度的病理区域中准确定位稀疏且分散的预后证据，并有效建模不同区域及尺度之间的复杂关联。现有方法往往难以兼顾关键区域筛选、跨尺度信息交互与高阶语义关系建模，从而限制了预测性能和模型可解释性。为此，团队提出了一种层级语义引导的超图生存预测框架SemHyperSurv。该方法首先利用大语言模型生成具有病理学知识的层级提示，构建切片特异性的语义先验；随后在语义先验引导下，采用由粗到细的跨尺度区域聚焦策略，定位与患者预后密切相关的关键区域；进一步构建结构–语义超图，联合建模跨尺度包含关系、尺度内上下文依赖以及概念条件下的高阶语义关联；最后通过概念查询与门控融合机制完成风险预测，在提升模型性能的同时增强预测结果的可解释性。实验结果表明，该方法在多个公开癌症数据集上均取得了优于现有方法的预测性能，展现出良好的有效性与泛化能力。

论文的发表展示我校在医学人工智能前沿领域持续的科研产出能力，同时也显示了我校创新的研究生人才培养机制。

此项工作受到国家自然科学基金面上项目（No. 62572339）与山西省基础研究计划（No. 202303021211082）的资助。