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基于多任务循环神经网络带状回归模型的乳腺癌个体生存分析

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针对乳腺癌病程长、疾病发展较缓和的特点,提出了一种多任务循环神经网络带状回归模型进行乳腺癌个体生存分析.首先,提出一种基于循环神经网络的多任务带状回归模型,通过识别各病理特征对不同患者之间影响的区别,优化患者个体生存分析.其次,对带状校验矩阵的形式进行拓展并研究其对患者风险分布的影响.最后,在乳腺癌真实数据集上进行生存分析,不同患者之间产生明显的差异性,验证了模型的有效性.在2个乳腺癌真实数据集上进行的生存分析结果显示,基于循环神经网络的多任务带状回归模型的一致性指数(Concordance Index,C-index)较医学上常用的Cox回归模型有较大提升,并有着更小的95%置信区间.
Individual Survival Analysis of Breast Cancer Based on Multi-task Recurrent Neural Network Banded Regression Model
In view of the characteristics of long course and mild disease development of breast cancer,a multi-task recurrent neural network banded regression model is proposed to analyze individual survival of breast cancer.First,a multi-task banded regression model based on recurrent neural network is proposed to optimize the individual survival analysis of patients by identifying the difference in the effects of various pathological features on different patients.Then,the form of the banded check matrix is expanded and its effect on the hazard distribution of patient is investigated.Finally,the survival analysis on the real datasets of breast cancer shows obvious differences among different patients,which verifies the validity of the model.The survival analysis on two real datasets of breast cancer shows that the C-index of the multi-task banded regression model based on recurrent neural network is greatly improved compared with the Cox regression model commonly used in medicine,and has a smaller 95%confidence interval.

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陈睿、蔡念、罗智浩、刘璇、黎剑

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中山大学肿瘤防治中心 华南肿瘤学国家重点实验室, 广东 广州 510060

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乳腺癌 个体生存分析 循环神经网络 多任务带状回归

国家自然科学基金资助面上项目广州市科技计划项目

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2024

广东工业大学学报
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影响因子:0.628
ISSN:1007-7162
年,卷(期):2024.41(1)
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