Uncertainty-aware graph representation learning with positive-unlabeled classification for biomarker discovery in peripheral artery disease
本論文は、陽性・未ラベル分類とアンサンブル手法を統合し、末梢動脈疾患に対する新規かつ適切に較正されたバイオマーカーを優先する不確実性認識グラフ表現学習フレームワークを提示し、既存のベースラインと比較して優れた予測性能と生物学的妥当性を示す。