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【中文期刊】 赵祺旸 赵旭 等 《中国医学物理学杂志》 2025年42卷6期 832-840页ISTICCSCD
【摘要】 目的:探究改进后的DeepSurv模型在预测肺癌患者生存期中的表现,并分析影响肺癌预后的关键因素.方法:基于SEER数据库中2018至2021年的肺癌患者数据,通过引入自注意力机制、残差网络、LIME方法以及熵正则化项对DeepSurv模型...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 徐方笛 范晓东 《医学信息》 2024年37卷8期 52-55页
【摘要】 目的 建立Deepsurv深度神经网络模型与Cox比例风险回归模型并比较两种模型对非转移性前列腺癌症患者生存时间的预测性能.方法 从SEER数据库中选择2014-2018年确定诊断为非转移性前列腺癌的男性患者,将患者数据集按照8:2划分为训...
【关键词】 Deepsurv深度神经网络模型；非转移性前列腺癌；生存预测；
- 概要：
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【中文期刊】 刘玥 苏海霞 等 《中国预防医学杂志》 2025年26卷6期 679-687页ISTICCSCDCA
【摘要】 目的 探索深度学习方法在非线性生存资料中的处理能力,为复杂生存数据分析提供参考.方法 模拟产生2种不同非线性模式、不同删失比例的生存数据,分别建立DeepSurv、Deep-Hit及Cox比例风险模型,并比较处理非线性生存数据的能力.利用美...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 刘玥 刘启玲 等 《预防医学》 2024年36卷6期 496-500,505页ISTIC
【摘要】 生存分析广泛应用于医学研究领域,Cox比例风险模型是最常用的生存分析模型之一,但实际应用受到限制.机器学习法在非线性数据处理和预测准确度方面能够弥补Cox比例风险模型的不足.本文对以神经网络为代表的机器学习法在生存分析领域的研究进展进行综述...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 Huamei Qi Wenhui Yang 等 《Quantitative Biology》 2024年12卷2期 205-214页
【摘要】 Effective clinical trials are necessary for understanding medical advances but early termination of trials can result in...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Feifan,Wang ; Lu,Chen ; 等 《Journal of Cancer Research and Clinical Oncology》 2023年149卷13期 12177-12189页SCISCIEMEDLINE
【关键词】 primary gastrointestinal lymphoma;Survival analysis;Machine learning;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Debin,Cheng ; Dong,Liu ; 等 《Clinical & translational oncology : official publication of the Federation of Spanish Oncology Societies and of the National Cancer Institute of Mexico》 2024年26卷3期 709-719页SCIMEDLINE
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Di,Wang ; Bing,Pan ; 等 《Frontiers in oncology》 2023年13卷 1106029页
【关键词】 AFR;DeepSurv;distal cholangiocarcinoma;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Minyue,Yin ; Jiaxi,Lin ; 等 《Diagnostics (Basel, Switzerland)》 2022年12卷5期
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Junjie,Zeng ; Kai,Li ; 等 《Scientific reports》 2024年14卷1期 6609页
【关键词】 And end results program (SEER);Deep learning;DeepSurv;
- 概要：
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