面向癌症个体生存分析的多任务带状回归模型

个体癌症生存分析对于探索个人在罹患癌病后生存状态具有重要意义。针对目前多任务线性回归方法依赖于线性转换而不能体现个人癌症病程风险累积的问题,提出了一种多任务带状回归模型,用于拟合以癌症为代表的病性慢、病程长的生存分析。引入带状校验方式建立了回归器和带状转换结合的多任务回归模型,数学推导并验证了带状检验转换矩阵的有效性和良态性。给出了多任务带状矩阵的两个特殊矩阵。在真实的癌症急病和生存分析数据集上验证了提出的模型对个人生存分析风险预测的有效性。在95%置信区间中,所提模型相比于现行主流通用神经网络生存分析模型,在METABRIC数据集中获取的一致性系数提升约0.05。