論文の概要: Estimation of conditional mixture Weibull distribution with right-censored data using neural network for time-to-event analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.09358v1
• Date: Fri, 21 Feb 2020 15:32:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-30 01:47:41.157453
• Title: Estimation of conditional mixture Weibull distribution with right-censored data using neural network for time-to-event analysis
• Title（参考訳）: ニューラルネットワークを用いた右チャージデータを用いた条件混合Weibull分布の推定
• Authors: Achraf Bennis (IRIT), Sandrine Mouysset (IRIT), Mathieu Serrurier (IRIT)
• Abstract要約: ニューラルネットワークアーキテクチャと、適切な検閲されたデータを考慮した関連する損失関数について説明する。 まず、我々のモデルが合成データセット上で条件付きワイブル分布の正しいパラメータを正確に推定できることを検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we consider survival analysis with right-censored data which is a common situation in predictive maintenance and health field. We propose a model based on the estimation of two-parameter Weibull distribution conditionally to the features. To achieve this result, we describe a neural network architecture and the associated loss functions that takes into account the right-censored data. We extend the approach to a finite mixture of two-parameter Weibull distributions. We first validate that our model is able to precisely estimate the right parameters of the conditional Weibull distribution on synthetic datasets. In numerical experiments on two real-word datasets (METABRIC and SEER), our model outperforms the state-of-the-art methods. We also demonstrate that our approach can consider any survival time horizon.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,予測保守と健康分野における共通状況である右検閲データを用いた生存率解析について検討する。 本研究では,2パラメータワイブル分布を条件付きで推定するモデルを提案する。 この結果を達成するために,ニューラルネットワークアーキテクチャと,その右検閲データを考慮した損失関数について述べる。 我々はこのアプローチを二パラメータワイブル分布の有限混合に拡張する。 まず、我々のモデルが合成データセット上で条件付きワイブル分布の正しいパラメータを正確に推定できることを検証する。 2つの実単語データセット(METABRICとSEER)の数値実験において、我々のモデルは最先端の手法よりも優れている。 また、我々のアプローチは生存時間の地平線を考慮できることを示した。

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