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J-GLOBAL ID：201702275546761495   整理番号：17A1391972

逆共分散行列に基づくキャリブレーションを用いた前処理打ち切り生存データ【Powered by NICT】

Pre-Processing Censored Survival Data Using Inverse Covariance Matrix Based Calibration

著者 (3件)： Vinzamuri Bhanukiran (IBM Thomas J. Watson Research Center, Yorktown Heights, NY) ,  Li Yan (Department of Computer Science, University of Michigan, Ann Arbor, MI) ,  Reddy Chandan K. (Department of Computer Science, Virginia Tech, Arlington, VA)
資料名： IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering  (IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering)
巻： 29  号： 10  ページ： 2111-2124  発行年： 2017年 
JST資料番号： T0838A  ISSN： 1041-4347  CODEN： ITKEEH  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 対象イベントを,与えられた時間枠内で記録できない打ち切りは多くの縦断的研究で生じる一般的な現象である。打ち切りは,欠落したtime to eventラベルを引き起こし,この効果は多量の打ち切り事例のデータセットを扱う場合に複雑になっている。添加では,データに依存した打ち切り,打ち切りデータにおける共変量に依存しているが標準生存推定におけるバイアスをもたらした。は生存推定におけるバイアスを減少させるための右打ち切り(RC)時間を較正する前処理打ち切りデータのためのアプローチを開発した。このキャリブレーションは,反復収束フレームワークにおけるデータセット上でのスパース逆共分散行列を推定する補完法を用いて行った。推定過程で,著者らはそれらを補完がさまざまなインスタンス間の行および列方向両方の相関を説明するために行とカラムに基づく正則化を適用した。これは最終較正RC時間を得るために元のRC時間と共にこれらの帰属打ち切り時間を比較することにより追跡した。これらの較正したRC時間は,より効果的な予測のための元のRC時間の代わりに生存データセットに用いることができる。キャリブレーション法の主要な利点の一つは,生存予測アルゴリズムを接続して用いられる打ち切りデータのための前処理法であり,その性能を向上させることである。crowdfundingデータ,電子健康記録(EHR),および合成検閲されたデータセット上で適用される生存予測アルゴリズムの広いアレイを用いて,この手法の正しさを評価した。実験結果は,このキャリブレーション法は生存予測アルゴリズムのAUC値を改善し,元の生存データに直接適用と比較して示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *打切 ,  透視図法 ,  正則化 ,  *前処理
準シソーラス用語： 共分散行列 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  データベースシステム  (JD03030U)

タイトルに関連する用語 (4件)： 共分散行列 ,  キャリブレーション ,  打ち切り ,  生存データ