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序数回归
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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。
FluoCLIP：荧光显微成像中的染色感知聚焦质量评估
FluoCLIP: Stain-Aware Focus Quality Assessment in Fluorescence Microscopy
把染色语义作为条件注入 CLIP 式视觉语言框架，做染色条件下的序数推理，这个「语义 grounding + 条件化排序」的解耦思路可迁移到其他存在域相关标注偏置的视觉回归任务（如不同成像协议下的质量评分、美学评分）。