Dipolar neural networks applied to censored survival data

• Autorzy: Krętowska M.

Warianty tytułu

PL

Zastosowanie dipolowycb sieci neuropodobnycb w analizie przeżyć danych cenzorowanych

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

Statistical methods which are usually applied in survival data analysis often require some prior assumptions on the studied phenomena. In the case of the Iack of such knowledge other techniques have been proposed. Among them neural networks have been recently pointed out to be a very promising tool to cope with survival data. In the paper we consider a modular neural network applied to the grouped survival data. A predictor designing procedure is based on a concept of dipoles and exploits a dipolar criterion function. A modification of the training process, which alIows to deal with censored data and to receive "crude" estimates of the conditional failure probabilities, is proposed.

PL

Metody statystyczne zwykle stosowane w analizie przeżyć wymagają przyjęcia wielu założeń a priori o badanym zjawisku. W przypadku braku wiedzy o naturze badanego zjawiska tego typu założenia mogą być nadmiernie ograniczające. Zostały rozwinięte alternatywne metody analizy przeżyć zależne w mniejszym stopniu od założeń początkowych. W tej grupie znaczną rolę mają metody bazujące na sieciach neuropodobnych. W pracy analizowano możliwość wykorzystania modułowych sieci neuropodobnych w analizie przeżyć. Wykorzystuje się tu procedury projektowania sieci neuropodobnych na bazie dipolowej funkcji kryterialnej. Zaproponowano modyfikację procedury uczenia sieci, która pozwala na posługiwanie się danymi cenzorowanymi i wstępne estymowanie wartości prawdopodobieństw warunkowych porażki.

Słowa kluczowe

EN

survival analysis; neural networks; dipolar criterion function

PL

analiza przeżywalności; sieci neuropodobne

• Wydawca: Nałęcz Institute of Biocybernetics and Biomedical Engineering of the Polish Academy of Sciences ; Elsevier
• Czasopismo: Biocybernetics and Biomedical Engineering
• Rocznik: 2001
• Tom: Vol. 21, no. 2
• Strony: 55--65
• Opis fizyczny: Bibliogr. 19 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Krętowska M.

• Institute of Computer Science, Technical University of Białystok, Białystok, Poland