論文の概要: Variational Learning of Individual Survival Distributions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.04430v2
• Date: Sun, 13 Dec 2020 05:01:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-25 08:33:36.049897
• Title: Variational Learning of Individual Survival Distributions
• Title（参考訳）: 個人生存分布の変動学習
• Authors: Zidi Xiu, Chenyang Tao, Benjamin A. Goldstein, Ricardo Henao
• Abstract要約: 本稿では,分散学習技術とディープニューラルネットワークの最近の進歩を基盤として,変分生存推定(VSI)と呼ばれる変動時間対イベント予測モデルを提案する。 提案手法の有効性を検証するため, 合成および実世界の両方のデータセットに対する広範な実験を行い, 競合するソリューションと比較して性能が向上したことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.40142425105635
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The abundance of modern health data provides many opportunities for the use of machine learning techniques to build better statistical models to improve clinical decision making. Predicting time-to-event distributions, also known as survival analysis, plays a key role in many clinical applications. We introduce a variational time-to-event prediction model, named Variational Survival Inference (VSI), which builds upon recent advances in distribution learning techniques and deep neural networks. VSI addresses the challenges of non-parametric distribution estimation by ($i$) relaxing the restrictive modeling assumptions made in classical models, and ($ii$) efficiently handling the censored observations, {\it i.e.}, events that occur outside the observation window, all within the variational framework. To validate the effectiveness of our approach, an extensive set of experiments on both synthetic and real-world datasets is carried out, showing improved performance relative to competing solutions.
• Abstract（参考訳）: 現代の健康データの豊富さは、より優れた統計モデルを構築し、臨床的意思決定を改善するために機械学習技術を使用する多くの機会を提供する。 生存分析としても知られる予測時空間分布は、多くの臨床応用において重要な役割を担っている。 本稿では,分散学習技術とディープニューラルネットワークの最近の進歩を基盤として,変分生存推定(VSI)と呼ばれる変動時間対イベント予測モデルを提案する。 VSIは古典的モデルにおける制約的モデリング仮定を緩和し(i$)、検閲された観測を効率的に扱う(i$)ことによる非パラメトリック分布推定の課題に対処する。 提案手法の有効性を検証するため, 合成および実世界の両方のデータセットに対する広範な実験を行い, 競合するソリューションと比較して性能が向上した。

関連論文リスト

• Adaptive Transformer Modelling of Density Function for Nonparametric Survival Analysis [11.35395323124404]
  生存分析は、経済学、工学、医療など様々な分野において重要な役割を担っている。 本稿では,従来の分布仮定を使わずに,高品質な単文PDFを作成できる新しい生存回帰手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-10T04:29:59Z)
• Deep State-Space Generative Model For Correlated Time-to-Event Predictions [54.3637600983898]
  そこで本研究では,様々な種類の臨床イベント間の相互作用を捉えるために,潜伏状態空間生成モデルを提案する。 また,死亡率と臓器不全の関連性について有意な知見が得られた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-28T02:42:36Z)
• Seeing Unseen: Discover Novel Biomedical Concepts via Geometry-Constrained Probabilistic Modeling [53.7117640028211]
  同定された問題を解決するために,幾何制約付き確率的モデリング処理を提案する。 構成された埋め込み空間のレイアウトに適切な制約を課すために、重要な幾何学的性質のスイートを組み込む。 スペクトルグラフ理論法は、潜在的な新規クラスの数を推定するために考案された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-02T00:56:05Z)
• SAVAE: Leveraging the variational Bayes autoencoder for survival analysis [10.0060346233449]
  SAVAE(Survival Analysis Variational Autoencoder)は,変分オートエンコーダに基づく新しい手法である。 サボエは、生存分析のための調整されたELBOの定式化を導入することにより、この分野に大きく貢献する。 様々な測定値に対して一貫して優れた性能を発揮し、異なる実験を通して頑健さと安定性を実証する一般的な方法を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-22T12:36:50Z)
• On the Out of Distribution Robustness of Foundation Models in Medical Image Segmentation [47.95611203419802]
  視覚と言語の基礎は、様々な自然画像とテキストデータに基づいて事前訓練されており、有望なアプローチとして現れている。 一般化性能を,同じ分布データセット上で微調整した後,事前学習した各種モデルの未確認領域と比較した。 さらに,凍結モデルに対する新しいベイズ不確実性推定法を開発し,分布外データに基づくモデルの性能評価指標として利用した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-18T14:52:10Z)
• MedDiffusion: Boosting Health Risk Prediction via Diffusion-based Data Augmentation [58.93221876843639]
  本稿では,MedDiffusion という,エンドツーエンドの拡散に基づくリスク予測モデルを提案する。 トレーニング中に合成患者データを作成し、サンプルスペースを拡大することで、リスク予測性能を向上させる。 ステップワイズ・アテンション・メカニズムを用いて患者の来訪者間の隠れた関係を識別し、高品質なデータを生成する上で最も重要な情報をモデルが自動的に保持することを可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-04T01:36:30Z)
• Towards Out-of-Distribution Sequential Event Prediction: A Causal Treatment [72.50906475214457]
  シーケンシャルなイベント予測の目標は、一連の歴史的なイベントに基づいて次のイベントを見積もることである。 実際には、次のイベント予測モデルは、一度に収集されたシーケンシャルなデータで訓練される。 文脈固有の表現を学習するための階層的な分岐構造を持つフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-24T07:54:13Z)
• Equivariance Allows Handling Multiple Nuisance Variables When Analyzing Pooled Neuroimaging Datasets [53.34152466646884]
  本稿では,構造空間上でインスタンス化された同変表現学習における最近の結果と,因果推論における古典的結果の簡易な利用が,いかに効果的に実現されたかを示す。 いくつかの仮定の下で、我々のモデルが複数のニュアンス変数を扱えることを実証し、そうでなければサンプルの大部分を取り除く必要のあるシナリオにおいて、プールされた科学データセットの分析を可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-29T04:54:06Z)
• Variational Disentanglement for Rare Event Modeling [21.269897066024306]
  本稿では,不均衡な分類問題における希少事象から学ぶための変分非絡み合い手法を提案する。 具体的には、潜在空間に課せられる極端分布の挙動を利用して、低頻度事象から情報を抽出する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-17T21:35:36Z)
• DeepCOVIDNet: An Interpretable Deep Learning Model for Predictive Surveillance of COVID-19 Using Heterogeneous Features and their Interactions [2.30238915794052]
  今後の新型コロナウイルス感染者の増加範囲を予測するための深層学習モデルを提案する。 様々なソースから収集したデータを用いて、米国全郡で7日以内に感染が拡大する範囲を推定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-31T23:37:38Z)
• A comprehensive study on the prediction reliability of graph neural networks for virtual screening [0.0]
  本稿では,モデルアーキテクチャ,正規化手法,損失関数が分類結果の予測性能および信頼性に与える影響について検討する。 その結果,高い成功率を達成するためには,正則化と推論手法の正しい選択が重要であることが明らかとなった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-17T10:13:31Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。