Fugu-MT 論文翻訳(概要): ICTSurF: Implicit Continuous-Time Survival Functions with Neural Networks

論文の概要: ICTSurF: Implicit Continuous-Time Survival Functions with Neural Networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.05818v2
Date: Wed, 26 Jun 2024 15:51:44 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-27 19:24:20.694996
Title: ICTSurF: Implicit Continuous-Time Survival Functions with Neural Networks
Title（参考訳）: ICTSurF:ニューラルネットワークによる連続時間生存機能の実現
Authors: Chanon Puttanawarut, Panu Looareesuwan, Romen Samuel Wabina, Prut Saowaprut,
Abstract要約: 本研究はImplicit Continuous-Time Survival Function (ICTSurF)を紹介する。 ICTSurFは連続生存モデルに基づいて構築され、暗黙の表現を通して生存分布を構築する。本手法は,ニューラルネットワークアーキテクチャに依存しない連続時間空間における入力を受信し,継続時間空間における生存確率を生成する。
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: Survival analysis is a widely known method for predicting the likelihood of an event over time. The challenge of dealing with censored samples still remains. Traditional methods, such as the Cox Proportional Hazards (CPH) model, hinge on the limitations due to the strong assumptions of proportional hazards and the predetermined relationships between covariates. The rise of models based on deep neural networks (DNNs) has demonstrated enhanced effectiveness in survival analysis. This research introduces the Implicit Continuous-Time Survival Function (ICTSurF), built on a continuous-time survival model, and constructs survival distribution through implicit representation. As a result, our method is capable of accepting inputs in continuous-time space and producing survival probabilities in continuous-time space, independent of neural network architecture. Comparative assessments with existing methods underscore the high competitiveness of our proposed approach. Our implementation of ICTSurF is available at https://github.com/44REAM/ICTSurF.
Abstract（参考訳）: 生存分析は、時間とともに事象の可能性を予測するための広く知られている方法である。検閲されたサンプルを扱うという課題は現在も残っている。 Cox Proportional Hazards (CPH) モデルのような伝統的な手法は、比例的ハザードの強い仮定と共変量間の所定の関係による制限をヒンジする。ディープニューラルネットワーク(DNN)に基づくモデルの台頭は、生存分析における有効性の向上を証明している。本研究では,連続生存モデル上に構築されたImplicit Continuous-Time Survival Function (ICTSurF)を導入し,暗黙の表現を通して生存分布を構築する。その結果、ニューラルネットワークアーキテクチャとは独立に、連続時間空間における入力を受け入れ、連続時間空間における生存確率を生成することができる。既存手法との比較評価は,提案手法の高競争性を裏付けるものである。 ICTSurFの実装はhttps://github.com/44REAM/ICTSurFで公開されています。

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