Buchumschlag

Graph Transformer-Based Pathway Embedding for Cancer Prognosis

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Howlader, Koushik, Islam, Md Tauhidul, Le, Wei
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2026
Schlagworte:	Machine Learning Artificial Intelligence
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Deep-and-Wide Learning: Enhancing Data-Driven Inference via Synergistic Learning of Inter- and Intra-Data Representations
von: Islam, Md Tauhidul, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Toward a universal foundation model for graph-structured data
von: Mostafa, Sakib, et al.
Veröffentlicht: (2026)

MoRE: Multi-Modal Contrastive Pre-training with Transformers on X-Rays, ECGs, and Diagnostic Report
von: Thapa, Samrajya, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Vision-based Deep Learning Analysis of Unordered Biomedical Tabular Datasets via Optimal Spatial Cartography
von: Mostafa, Sakib, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Knowledge Graph Modulated Deep Learning for Limited-Sample Clinical Data Analysis
von: Xue, Yuwei, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Transformer-Based Representation Learning for Robust Gene Expression Modeling and Cancer Prognosis
von: Jiang, Shuai, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Explainable Machine Learning Framework for Cardiovascular Disease Diagnosis and Prognosis
von: Sourov, Md. Emon Akter, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Leveraging Manifold Embeddings for Enhanced Graph Transformer Representations and Learning
von: Jyothish, Ankit, et al.
Veröffentlicht: (2025)

PRIME: Prototype-Driven Multimodal Pretraining for Cancer Prognosis with Missing Modalities
von: Yu, Kai, et al.
Veröffentlicht: (2026)

A Comparative Study on Dynamic Graph Embedding based on Mamba and Transformers
von: Pandey, Ashish Parmanand, et al.
Veröffentlicht: (2024)

SVDformer: Direction-Aware Spectral Graph Embedding Learning via SVD and Transformer
von: Fang, Jiayu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Causal Concept Graphs in LLM Latent Space for Stepwise Reasoning
von: Meherab, Md Muntaqim, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Revealing Neurocognitive and Behavioral Patterns by Unsupervised Manifold Learning from Dynamic Brain Data
von: Zhou, Zixia, et al.
Veröffentlicht: (2025)

An Explainable Machine Learning Framework for the Accurate Diagnosis of Ovarian Cancer
von: Newaz, Asif, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Skin Cancer Images Classification using Transfer Learning Techniques
von: Islam, Md Sirajul, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Deep Cut-informed Graph Embedding and Clustering
von: Ning, Zhiyuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

WinTSR: A Windowed Temporal Saliency Rescaling Method for Interpreting Time Series Deep Learning Models
von: Islam, Md. Khairul, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Machine Learning-Based Detection and Analysis of Suspicious Activities in Bitcoin Wallet Transactions in the USA
von: Islam, Md Zahidul, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Transformation of Biological Networks into Images via Semantic Cartography for Visual Interpretation and Scalable Deep Analysis
von: Mostafa, Sakib, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Brain Network Classification Based on Graph Contrastive Learning and Graph Transformer
von: Zhu, ZhiTeng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Croppable Knowledge Graph Embedding
von: Zhu, Yushan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Federated Learning in Healthcare: Model Misconducts, Security, Challenges, Applications, and Future Research Directions -- A Systematic Review
von: Ali, Md Shahin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Beyond Isolated Clients: Integrating Graph-Based Embeddings into Event Sequence Models
von: Proshian, Harry, et al.
Veröffentlicht: (2026)

N-ReLU: Zero-Mean Stochastic Extension of ReLU
von: Manik, Md Motaleb Hossen, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Reveal-to-Revise: Explainable Bias-Aware Generative Modeling with Multimodal Attention
von: Mohammad, Noor Islam S., et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Predictive Model Based on Transformer with Statistical Feature Embedding in Manufacturing Sensor Dataset
von: Lee, Gyeong Taek, et al.
Veröffentlicht: (2024)

CTAGE: Curvature-Based Topology-Aware Graph Embedding for Learning Molecular Representations
von: Chen, Yili, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Embedding Knowledge Graph in Function Spaces
von: Teyou, Louis Mozart Kamdem, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Knowledge Graph Embedding by Normalizing Flows
von: Xiao, Changyi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

The Depth Delusion: Why Transformers Should Be Wider, Not Deeper
von: Fahim, Md Muhtasim Munif, et al.
Veröffentlicht: (2026)

ExPath: Targeted Pathway Inference for Biological Knowledge Bases via Graph Learning and Explanation
von: Kotoge, Rikuto, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Hybrid Focal and Full-Range Attention Based Graph Transformers
von: Zhu, Minhong, et al.
Veröffentlicht: (2023)

DPD-Cancer: Explainable Graph-Based Deep Learning for Small Molecule Anti-Cancer Activity Prediction
von: Strømme, Magnus H., et al.
Veröffentlicht: (2026)

Explainable Multi-Modal Deep Learning for Automatic Detection of Lung Diseases from Respiratory Audio Signals
von: Saky, S M Asiful Islam, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Transformers Can Do Arithmetic with the Right Embeddings
von: McLeish, Sean, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Multimodal Cancer Modeling in the Age of Foundation Model Embeddings
von: Song, Steven, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Graph Tokenization for Bridging Graphs and Transformers
von: Guo, Zeyuan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Masked Autoencoder with Swin Transformer Network for Mitigating Electrode Shift in HD-EMG-based Gesture Recognition
von: Laamerad, Kasra, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Embedding Knowledge Graphs in Degenerate Clifford Algebras
von: Teyou, Louis Mozart Kamdem, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Fully Hyperbolic Rotation for Knowledge Graph Embedding
von: Liang, Qiuyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)