【摘 要】
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近年来,精准医学的理念越来越深入人心,备受人们的关注,许多学者已经对其进行了广泛而深入的讨论和研究。其中,研究个体之间的差异性是发展精准医学的重要一环。值得注意的是,个体差异性可能会随着时间的推移而发生变化,比如部分患者经过一段时间后病情加重或者引发其他病症。因此,分析基于不同事件的生存失效时间数据是重要的。本文在没有事先掌握相关信息的情况下,基于样本数据之间具有异质性的假设,研究脆弱生存分析模型
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近年来,精准医学的理念越来越深入人心,备受人们的关注,许多学者已经对其进行了广泛而深入的讨论和研究。其中,研究个体之间的差异性是发展精准医学的重要一环。值得注意的是,个体差异性可能会随着时间的推移而发生变化,比如部分患者经过一段时间后病情加重或者引发其他病症。因此,分析基于不同事件的生存失效时间数据是重要的。本文在没有事先掌握相关信息的情况下,基于样本数据之间具有异质性的假设,研究脆弱生存分析模型,从而识别样本数据的子组结构并估计感兴趣的参数。该项工作主要由两部分组成。一方面,文章提出了Minorization-Maximization（MM）算法,该算法将高维目标函数分解为一些低维函数的和,以简化计算。另外,文章基于成对融合方法,将所提出的MM算法与Alternating Direction Method of Multipliers（ADMM）算法相结合。该算法可以识别子组的个数,并自动同时估计所有未知的感兴趣的参数和非参数成分。与此同时,文章证明了MM算法和ADMM算法的收敛性。模拟实验表明,所提出的方法在子组之间的异质性方面的分析表现良好。最后,将这些方法用于分析实际的阿尔茨海默症神经影像数据。
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