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申请/专利权人：清华大学
摘要：本发明提出一种在分布偏移下发现病人稳定预后标志物的方法及装置，属于生存分析领域。所述方法包括：将来自同一医学中心的多个独立同分布的病例生存数据组成训练集，训练集的每个样本包含表示对应病例医学特征的协变量；将训练集每一维协变量对应特征分别标准化为零均值和方差为1，得到训练集协变量矩阵；利用训练集训练模型1，其中模型1训练时对训练集协变量矩阵的每一列特征中元素进行随机置换以生成列独立的协变量矩阵，然后通过重加权优化每一维协变量的系数；基于模型1的训练结果，选取显著程度靠前的协变量对应特征作为筛选后的预后标志物。本发明可准确找到病人预后状态的标志物，有助于对人群预后情况进行分层以及为药物提供靶点。
主权项：1.一种在分布偏移下发现病人稳定预后标志物的方法，其特征在于，包括：将来自同一医学中心的多个独立同分布的病例生存数据组成训练集，其中所述训练集的每个样本包含一个d维的协变量用于表示对应病例的医学特征，d﹥1；对所述训练集进行预处理，其中将所述训练集每一维协变量对应特征分别标准化为零均值和方差为1，得到训练集协变量矩阵；利用预处理完毕后的所述训练集训练模型1，其中所述模型1在训练时对所述训练集协变量矩阵的每一列特征中元素进行随机置换以生成列独立的协变量矩阵，然后通过重加权优化每一维协变量的系数；基于所述模型1的训练结果，选取系数的p-value显著程度最高的前N维协变量对应的特征作为筛选后的预后标志物，N﹤d。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 清华大学 一种在分布偏移下发现病人稳定预后标志物的方法及装置
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