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深度生存分析
应用深度神经网络来建模生存数据，能够捕捉协变量与事件风险之间复杂的非线性关系。
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时间删失 (Time Censoring)
在研究结束前，某些单位未观察到感兴趣事件的现象，产生需要特定分析方法的不完整数据。
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风险函数 (Hazard Function)
描述在时间t处事件发生的瞬时率的函数，条件为存活到该时间，在深度学习方法中以不同方式进行建模。
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DeepHit
直接建模离散生存分布的深度神经网络架构，不对风险函数的形状做参数假设。
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右删失 (Right Censoring)
生存分析中最常见的删失类型，其中我们知道生存时间大于某个观察值，但确切值未知。
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生存损失 (Survival Loss)
专门为生存分析模型设计的损失函数，在优化过程中同时考虑观察到的事件时间和删失数据。
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深度Cox网络 (Deep Cox Network)
使用神经网络学习协变量非线性表示的Cox比例风险模型扩展，同时保持风险比例假设。
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神经Kaplan-Meier (Neural Kaplan-Meier)
将神经网络灵活性与Kaplan-Meier估计器非参数特性相结合来估计生存函数的深度学习方法。
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信息性删失 (Informative Censoring)
删失机制与事件风险相关的情况，违反了非信息性删失假设，需要更复杂的生存模型。
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事件发生时间预测
旨在估计特定事件发生时间的预测任务，使用深度学习模型处理数据的复杂性和删失问题。
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生存曲线
随时间变化的生存概率的图形表示，由深度学习模型从训练数据和个体预测中估计得出。
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一致性指数 (C-index)
生存分析特定的评估指标，衡量模型正确排序个体对之间事件时间的能力。
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动态深度生存模型
结合纵向或序列数据的深度学习模型，用于随时间持续更新生存预测。
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竞争风险
多种互斥类型事件可能发生的情况，需要多任务深度学习模型来估计各原因的特定风险。
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生存分析的循环神经网络
使用RNN或LSTM建模序列生存数据，其中协变量在事件发生前随时间变化。
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基于注意力的生存模型
使用注意力机制的深度学习架构，识别在不同时刻对生存风险影响最大的协变量。
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深度学习中的脆弱性模型
深度学习生存模型的扩展，通过引入随机效应（脆弱性）来捕捉个体或群体间的未观测异质性。
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生存GAN
专门设计用于合成现实生存数据的生成对抗网络，保留删失特征和时间分布。
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多任务生存学习
一种学习方法，生存模型同时在多个相关任务上训练，以改进泛化能力并捕捉共享关系。
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