論文の概要: Semi-Structured Deep Piecewise Exponential Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.05824v3
• Date: Mon, 1 Mar 2021 13:32:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-26 22:57:37.881524
• Title: Semi-Structured Deep Piecewise Exponential Models
• Title（参考訳）: 半構造化深度指数モデル
• Authors: Philipp Kopper, Sebastian P\"olsterl, Christian Wachinger, Bernd Bischl, Andreas Bender, David R\"ugamer
• Abstract要約: 本稿では,統計学の先進的な概念と深層学習を組み合わせた生存分析のための多目的フレームワークを提案する。 この枠組みを用いてアルツハイマー病の進行を予測することによって概念実証を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7728956081909346
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a versatile framework for survival analysis that combines advanced concepts from statistics with deep learning. The presented framework is based on piecewise exponential models and thereby supports various survival tasks, such as competing risks and multi-state modeling, and further allows for estimation of time-varying effects and time-varying features. To also include multiple data sources and higher-order interaction effects into the model, we embed the model class in a neural network and thereby enable the simultaneous estimation of both inherently interpretable structured regression inputs as well as deep neural network components which can potentially process additional unstructured data sources. A proof of concept is provided by using the framework to predict Alzheimer's disease progression based on tabular and 3D point cloud data and applying it to synthetic data.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,統計学の先進的な概念と深層学習を組み合わせた生存分析のための多目的フレームワークを提案する。 提案フレームワークは指数関数モデルに基づいており、競合するリスクや多状態モデリングなど様々な生存タスクをサポートし、さらに時間変化効果や時間変化特性を推定することができる。 また、複数のデータソースと高次相互作用効果をモデルに含めるために、モデルクラスをニューラルネットワークに組み込むことにより、本質的に解釈可能な構造化回帰入力と、さらに非構造化データソースを処理可能なディープニューラルネットワークコンポーネントの同時推定を可能にする。 このフレームワークを用いて、表と3Dポイントのクラウドデータに基づいてアルツハイマー病の進行を予測し、それを合成データに適用することで概念実証を行う。

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