事件時(shí)間數(shù)據(jù)廣泛存在于臨床醫(yī)學(xué)研究領(lǐng)域,包含大量復(fù)雜的隨時(shí)間變化的動態(tài)風(fēng)險(xiǎn)因子變量。為了對這些動態(tài)事件時(shí)間數(shù)據(jù)進(jìn)行有效分析,克服生存模型參數(shù)假設(shè)的局限性,提出了一種多任務(wù)Logistic生存學(xué)習(xí)和預(yù)測方法。將生存預(yù)測轉(zhuǎn)化為一系列不同時(shí)間點(diǎn)的多任務(wù)二元生存分類問題,利用動態(tài)風(fēng)險(xiǎn)因子變量的全部觀測值估計(jì)累積風(fēng)險(xiǎn)。通過對事件樣本和刪失樣本的全數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)正則化Logistic回歸參數(shù)。評估風(fēng)險(xiǎn)因子與事件時(shí)間的動態(tài)關(guān)系,根據(jù)生存概率估計(jì)事件時(shí)間。在多個(gè)實(shí)際臨床數(shù)據(jù)集上開展的對比實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了提出的多任務(wù)預(yù)測方法對于動態(tài)數(shù)據(jù)不僅具有較強(qiáng)的適用性,而且能夠保障預(yù)測結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性。 

【文章來源】：計(jì)算機(jī)應(yīng)用. 2020,40(05)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：7 頁

【文章目錄】：
0 引言
1 生存預(yù)測
    1.1 事件時(shí)間數(shù)據(jù)
    1.2 動態(tài)事件時(shí)間數(shù)據(jù)
    1.3 Logistic生存函數(shù)
2 多任務(wù)Logistic事件時(shí)間預(yù)測
    2.1 風(fēng)險(xiǎn)累積Logistic生存函數(shù)
    2.2 多任務(wù)生存學(xué)習(xí)
    2.3 正則化系數(shù)選擇
    2.4 事件時(shí)間預(yù)測
    2.5 模型分析
3 實(shí)驗(yàn)
    3.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)及預(yù)處理
    3.2 對比模型
    3.3 評價(jià)指標(biāo)
    3.4 結(jié)果與分析
        3.4.1 生存預(yù)測結(jié)果對比
        3.4.2 生存概率曲線對比
        3.4.3 模型效率對比
4 結(jié)語


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]深度學(xué)習(xí)在肺癌患者生存預(yù)測中的應(yīng)用研究[J]. 潘浩,王昭,姚佳文.  計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2018(14)
[2]基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)結(jié)合生存分析的中醫(yī)藥治療肺癌的核心有效處方的發(fā)現(xiàn)研究[J]. 楊銘,李嘉旗,焦麗靜,陳佩奇,許玲.  中國中藥雜志. 2015(22)



本文編號：3644918