論文の概要: Survival Prediction from Imbalance colorectal cancer dataset using hybrid sampling methods and tree-based classifiers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.01783v1
• Date: Mon, 4 Sep 2023 19:48:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-06 17:21:14.859596
• Title: Survival Prediction from Imbalance colorectal cancer dataset using hybrid sampling methods and tree-based classifiers
• Title（参考訳）: ハイブリッドサンプリング法と木型分類器を用いた不均衡大腸癌データセットの生存予測
• Authors: Sadegh Soleimani, Mahsa Bahrami, Mansour Vali
• Abstract要約: 本稿では,大腸癌患者の1年,3年,5年生存率を予測するアルゴリズムの開発に焦点をあてる。 そこで本研究では,正の正の確率を高めるために,標準バランス手法のパイプラインを生成する手法を提案する。 本手法は大腸癌患者の死亡率予測を有意に改善する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Background and Objective: Colorectal cancer is a high mortality cancer. Clinical data analysis plays a crucial role in predicting the survival of colorectal cancer patients, enabling clinicians to make informed treatment decisions. However, utilizing clinical data can be challenging, especially when dealing with imbalanced outcomes. This paper focuses on developing algorithms to predict 1-, 3-, and 5-year survival of colorectal cancer patients using clinical datasets, with particular emphasis on the highly imbalanced 1-year survival prediction task. To address this issue, we propose a method that creates a pipeline of some of standard balancing techniques to increase the true positive rate. Evaluation is conducted on a colorectal cancer dataset from the SEER database. Methods: The pre-processing step consists of removing records with missing values and merging categories. The minority class of 1-year and 3-year survival tasks consists of 10% and 20% of the data, respectively. Edited Nearest Neighbor, Repeated edited nearest neighbor (RENN), Synthetic Minority Over-sampling Techniques (SMOTE), and pipelines of SMOTE and RENN approaches were used and compared for balancing the data with tree-based classifiers. Decision Trees, Random Forest, Extra Tree, eXtreme Gradient Boosting, and Light Gradient Boosting (LGBM) are used in this article. Method. Results: The performance evaluation utilizes a 5-fold cross-validation approach. In the case of highly imbalanced datasets (1-year), our proposed method with LGBM outperforms other sampling methods with the sensitivity of 72.30%. For the task of imbalance (3-year survival), the combination of RENN and LGBM achieves a sensitivity of 80.81%, indicating that our proposed method works best for highly imbalanced datasets. Conclusions: Our proposed method significantly improves mortality prediction for the minority class of colorectal cancer patients.
• Abstract（参考訳）: 背景と目的:大腸癌は高死亡率がんである。 臨床データ分析は、大腸癌患者の生存を予測する上で重要な役割を担っている。 しかし、特に不均衡な結果を扱う場合、臨床データの利用は困難である。 本稿では,臨床データを用いた大腸癌患者の1～3～5年生存予測アルゴリズムの開発,特に1年生存予測タスクの高度不均衡に着目した。 この問題に対処するために,本研究では,標準バランス手法のパイプラインを作成し,正の率を増加させる手法を提案する。 SEERデータベースから大腸癌データセットを用いて評価を行う。 メソッド: 前処理ステップは、値が足りないレコードを削除し、カテゴリをマージする。 1年3年生存タスクのマイノリティクラスはそれぞれ、データの10%と20%で構成されている。 データをツリーベースの分類器とバランスをとるために, 編集近辺, 再編集近辺 (renn), 合成極小過剰サンプリング技術 (smote) およびsmoteおよびrennアプローチのパイプラインを用いて比較を行った。 本項では, 決定木, ランダムフォレスト, エクストラツリー, eXtreme Gradient Boosting および Light Gradient Boosting (LGBM) を用いる。 方法。 結果: 性能評価は5倍のクロスバリデーションアプローチを用いる。 高度に不均衡なデータセット(1年)の場合,LGBMを用いた提案手法は72.30%の感度で他のサンプリング手法よりも優れる。 不均衡(3年生存)の課題に対して、RENNとLGBMの組み合わせは80.81%の感度を実現し、提案手法は高度不均衡データセットに最適であることを示す。 結論:本手法は大腸癌患者のマイノリティクラスの死亡率予測を有意に改善する。

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