Ανάλυση Επιβίωσης σε Συνδυασμό με τη Μέθοδο Πλησιέστερων Γειτόνων για Απόδοση Ελλειπουσών Τιμών:
Creators: name: Μύρων, Αντώνιος Δημητρίου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2011
Subjects: Ανάλυση
Επιβίωσης
Συνδυασμός
Survival
Analysis
K-NN

description: Ο συνδυασμός της ανάλυσης επιβίωσης με τη μέθοδο πλησιέστερων γειτόνων K-NN δεν έχει χρησιμοποιηθεί ευρέως στη διεθνή βιβλιογραφία. Στην παρούσα διατριβή, προτείνουμε και υλοποιούμε μια μέθοδο που συνδυάζει την K-NN, που λειτουργεί με βασική ιδέα την απόδοση τιμών σε ελλείποντα σύνολα δεδομένων, με άλλες μεθόδους του τομέα της ανάλυσης επιβίωσης, όπως η παλινδρόμηση Cox και η Kaplan-Meier. Αυτή η μέθοδος βρίσκει εφαρμογή σε δύο κλινικά σύνολα δεδομένων, τα οποία περιλαμβάνουν πληροφορίες για ασθενείς που έχουν υποστεί μεταμόσχευση μυελού των οστών και καρκίνο του πνεύμονα. Στη συνέχεια τα αποτελέσματα συγκρίνονται προκειμένου να εκτιμηθεί η απόδοση της K-NN για διαφορετικό αριθμό γειτόνων. Περιγράφουμε επίσης και άλλες μεθόδους απόδοσης τιμών σε ελλείποντα δεδομένα που έχουν χρησιμοποιηθεί και από πλευράς ανάλυσης επιβίωσης στη βιβλιογραφία, όπως η INI, η BPCA και η PLS των οποίων η απόδοση συγκρίνεται επίσης με αυτήν της K-NN για διαφορετικές εφαρμογές, συμπεριλαμβανομένης και της δικής μας. Η νέα μεθοδολογία που προτείνεται σε αυτή τη μελέτη περιλαμβάνει την δημιουργία ελλειπουσών τιμών από ολοκληρωμένα σύνολα δεδομένων, σε τέτοιο ποσοστό ώστε να καθίσταται δυνατή η εξαγωγή χρήσιμων συμπερασμάτων σχετικά με την απόδοση της μεθόδου K-NN. Τότε, εφαρμόζουμε τη μέθοδο απόδοσης τιμών K-NN για διαφορετικό αριθμό γειτόνων (k = 2, 5, 7, 10 και 15) για τα δύο κλινικά σύνολα δεδομένων. Στο επόμενο βήμα, δημιουργούμε δύο καμπύλες επιβίωσης, από τα αρχικά σύνολα δεδομένων και αυτά που προκύπτουν μετά από την εφαρμογή της K-NN, χρησιμοποιώντας τη μέθοδο Kaplan-Meier και περιγράφουμε τα αποτελέσματά τους. Έπειτα, συγκρίνουμε τις καμπύλες με βάση τα διαγράμματα που προκύπτουν, αλλά χρησιμοποιώντας επιπλέον και μέτρα σύγκρισης όπως το log-rank τεστ. Για την εκτίμηση της απόδοσης της μεθόδου, λάβαμε υπόψη αποτελέσματα από άλλες εφαρμογές στη βιβλιογραφία. Τέλος, προτείνουμε πιθανές μελλοντικές εφαρμογές και εκτιμούμε τα συνολικά αποτελέσματα της μελέτης.
description: The combination of Survival Analysis with K-Nearest Neighbor method has not been widely used in many studies in the international literature. In this thesis, we propose and implement a method that combines K-NN, which basic idea works as data imputation, with other methods of the domain of Survival Analysis, such as Cox Regression and Kaplan-Meier. This method finds implementation on two clinical survival datasets, including details for patients with lung cancer and bone marrow transplant. The results are then compared in order to evaluate the performance of K-NN method for the different number of neighbors. We also describe other data imputation methods that have been used in terms of survival analysis in the literature, such as INI, BPCA and PLS and their performance is also compared with that of K-NN for different applications, including ours. The new methodology proposed in this study primarily includes the generating missing values from complete datasets at a rate that will allow useful conclusions about the performance of the K-NN imputation method. Then, we apply the K-NN imputation method for different number of neighbors (k = 2, 5, 7, 10 and 15) to the two clinical datasets. In the next step, we create two survival curves, from the initial and imputed datasets, using Kaplan-Meier method and describe their results. We compare them graphically and using other benchmarks such as log-rank test. To evaluate the performance of the method, we also considered results of other applications in the literature. Finally, we make recommendations for future possible applications and estimate the overall results of the study.