survival analysis

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RESEARCHarXiv CS.LG·5/7/2026

Investigating Trustworthiness of Nonparametric Deep Survival Models for Alzheimer's Disease Progression Analysis

Diese Forschung untersucht die Vertrauenswürdigkeit und Fairness nichtparametrischer tiefer Überlebensmodelle zur Analyse des Fortschreitens der Alzheimer-Krankheit (AD). Sie befasst sich mit dem Mangel an Studien, die gelernte Verzerrungen in bestehenden Deep-Learning-Modellen für AD berücksichtigen, und schlägt neue Fairness-Metriken vor, um zuverlässige Vorhersagen zu gewährleisten.

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RESEARCHarXiv CS.LG·vor 6T

Graph Mamba Survival Analysis Based on Topology-Aware ordering

Dieses Papier behandelt Herausforderungen in der Überlebensanalyse von Whole Slide Images (WSIs), insbesondere den Rechenengpass von Transformatoren und Mambas Empfindlichkeit gegenüber der Eingabereihenfolge sowie seiner unidirektionalen Architektur. Es schlägt einen neuen Ansatz vor, um Mambas Einschränkungen bei der Erfassung topologischer Konnektivität und bidirektionaler räumlicher Strukturen zu überwinden.

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RESEARCHDEV.to AI·vor 23T

Deep Neural Networks for Survival Analysis Based on a Multi-Task Framework

Diese Forschung untersucht die Anwendung tiefer neuronaler Netze in der Überlebenszeitanalyse unter Verwendung eines Multi-Task-Frameworks. Der Ansatz zielt darauf ab, die Vorhersage und Modellierung von Zeit-bis-Ereignis-Daten durch die Nutzung komplexer neuronaler Netzwerkarchitekturen zu verbessern.

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RESEARCHarXiv CS.LG·vor 20T

Accurate Evaluation of Quickest Changepoint Detectors via Non-parametric Survival Analysis

Dieses Papier schlägt nicht-parametrische Schätzer, KM-ARL und KM-ADD, für die durchschnittliche Lauflänge und die durchschnittliche Erkennungsverzögerung bei der schnellsten Change-Point-Erkennung vor. Diese sind nützlich für endliche und unregelmäßige Sequenzlängen und verbessern die Robustheit und Interpretierbarkeit bei realen Datensätzen.

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