論文の概要: SurvRNC: Learning Ordered Representations for Survival Prediction using Rank-N-Contrast

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.10603v1
• Date: Fri, 15 Mar 2024 18:00:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-19 22:44:00.354177
• Title: SurvRNC: Learning Ordered Representations for Survival Prediction using Rank-N-Contrast
• Title（参考訳）: SurvRNC: Rank-N-Contrast を用いた生存予測のための学習順序付き表現
• Authors: Numan Saeed, Muhammad Ridzuan, Fadillah Adamsyah Maani, Hussain Alasmawi, Karthik Nandakumar, Mohammad Yaqub,
• Abstract要約: Survival Rank-N Contrast (SurvRNC) は、生存時間に基づいて順序付けられた表現を得るための正規化器としての損失関数である。 訓練にSurvRNC法を用いることで,異なる深層生存モデルにおいて高い性能が得られることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.5445892770974154
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Predicting the likelihood of survival is of paramount importance for individuals diagnosed with cancer as it provides invaluable information regarding prognosis at an early stage. This knowledge enables the formulation of effective treatment plans that lead to improved patient outcomes. In the past few years, deep learning models have provided a feasible solution for assessing medical images, electronic health records, and genomic data to estimate cancer risk scores. However, these models often fall short of their potential because they struggle to learn regression-aware feature representations. In this study, we propose Survival Rank-N Contrast (SurvRNC) method, which introduces a loss function as a regularizer to obtain an ordered representation based on the survival times. This function can handle censored data and can be incorporated into any survival model to ensure that the learned representation is ordinal. The model was extensively evaluated on a HEad \& NeCK TumOR (HECKTOR) segmentation and the outcome-prediction task dataset. We demonstrate that using the SurvRNC method for training can achieve higher performance on different deep survival models. Additionally, it outperforms state-of-the-art methods by 3.6% on the concordance index. The code is publicly available on https://github.com/numanai/SurvRNC
• Abstract（参考訳）: 早期に予後に関する貴重な情報を提供するため、がんと診断された個人にとって生存可能性の予測は最重要事項である。 この知識は、患者結果の改善につながる効果的な治療計画の定式化を可能にする。 過去数年間、ディープラーニングモデルは、がんリスクスコアを推定するための医療画像、電子健康記録、ゲノムデータを評価するための実現可能なソリューションを提供してきた。 しかしながら、これらのモデルは回帰対応の特徴表現を学ぶのに苦労するため、ポテンシャルに欠けることが多い。 本研究では,サバイバル・ランクNコントラスト(SurvRNC)法を提案する。サバイバル・ランクNコントラスト(SurvRNC)法は,サバイバル時間に基づく順序表現を得るために正規化器として損失関数を導入する。 この関数は検閲されたデータを扱うことができ、学習された表現が順序づけられていることを保証するため、サバイバルモデルに組み込むことができる。 このモデルは、HECKTOR(Head \&Neck Tumor)セグメンテーションと結果予測タスクデータセットで広範囲に評価された。 訓練にSurvRNC法を用いることで,異なる深層生存モデルにおいて高い性能が得られることを示す。 さらに、コンコータンス指数で最先端の手法を3.6%上回る。 コードはhttps://github.com/numanai/SurvRNCで公開されている。

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