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双曲表示学习
分布 鲁棒性与安全1医学影像与生物视觉1
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面向持续测试时分割的双曲原型学习与不确定性感知一致性
Hyperbolic Prototype Learning with Uncertainty-Aware Consistency for Continual Test-Time Segmentation
把语义分割的特征空间从欧氏空间换到 Poincaré 球做原型学习，用双曲体积指数增长换取更大的类间间隔；配合按跨视角一致性把像素分成 core/boundary 两组、分别用测地距离最小化和双曲方向一致性损失约束，是可直接迁移到其他 CTTA/域偏移分割流程的即插即用模块。
H2-Surv：面向生存预测的层级双曲多模态表征学习
H2-Surv: Hierarchical Hyperbolic Multimodal Representation Learning for Survival Prediction
把全切片图像的多级结构（patch→WSI→患者）与基因组层级一起嵌入共享双曲空间，并用序数对比损失保持风险分数的连续性；做病理图像层级建模或需要保留样本间细粒度序关系时，这套双曲层级编码加序数对比目标可直接迁移。