論文の概要: Self-Consistent Equation-guided Neural Networks for Censored Time-to-Event Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.09097v1
• Date: Wed, 12 Mar 2025 06:24:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-13 21:17:52.629378
• Title: Self-Consistent Equation-guided Neural Networks for Censored Time-to-Event Data
• Title（参考訳）: 時間-事象データに対する自己整合方程式誘導ニューラルネットワーク
• Authors: Sehwan Kim, Rui Wang, Wenbin Lu,
• Abstract要約: 本稿では,自己整合方程式を利用した生成逆数ネットワークを用いた条件付き生存関数の非パラメトリック推定手法を提案する。 提案手法はモデルフリーであり,条件付き生存関数の構造に関するパラメトリックな仮定は不要である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.550402345767141
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In survival analysis, estimating the conditional survival function given predictors is often of interest. There is a growing trend in the development of deep learning methods for analyzing censored time-to-event data, especially when dealing with high-dimensional predictors that are complexly interrelated. Many existing deep learning approaches for estimating the conditional survival functions extend the Cox regression models by replacing the linear function of predictor effects by a shallow feed-forward neural network while maintaining the proportional hazards assumption. Their implementation can be computationally intensive due to the use of the full dataset at each iteration because the use of batch data may distort the at-risk set of the partial likelihood function. To overcome these limitations, we propose a novel deep learning approach to non-parametric estimation of the conditional survival functions using the generative adversarial networks leveraging self-consistent equations. The proposed method is model-free and does not require any parametric assumptions on the structure of the conditional survival function. We establish the convergence rate of our proposed estimator of the conditional survival function. In addition, we evaluate the performance of the proposed method through simulation studies and demonstrate its application on a real-world dataset.
• Abstract（参考訳）: 生存分析では、予測器に与えられた条件付き生存関数を推定することがしばしば重要である。 特に複雑に相互に関連のある高次元予測器を扱う場合、検閲された時間から時間までのデータを分析するためのディープラーニング手法の開発が増えている。 条件付き生存関数を推定するための多くの既存のディープラーニングアプローチは、比例的ハザード仮定を維持しつつ、浅いフィードフォワードニューラルネットワークによる予測効果の線形関数を置き換えることで、コックス回帰モデルを拡張している。 これらの実装は、各イテレーションで完全なデータセットを使用するため、計算的に集約することができる。 これらの制約を克服するために,自己整合方程式を利用した生成逆数ネットワークを用いた条件付き生存関数の非パラメトリック推定のための新しいディープラーニング手法を提案する。 提案手法はモデルフリーであり,条件付き生存関数の構造に関するパラメトリックな仮定は不要である。 我々は,条件付き生存関数の推定器の収束率を確立する。 さらに,提案手法の性能をシミュレーション研究により評価し,実世界のデータセットへの適用を実証する。

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