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Clustering Cancer Data by Areas between Survival Curves

机译:通过生存曲线之间的区域聚类癌症数据

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摘要

We propose a hierarchical clustering method for prognostic clustering of cancer patients. Dissimilarity between two subsets of patients is defined as the area between two corresponding Kaplan-Meier curves. The proposed method is applied to the breast cancer data from the Surveillance, Epidemiology, and End Results (SEER) Program of the National Cancer Institute and compared with the linkage approach. The proposed method is convenient to use and can generate dendrograms compatible with those from the linkage approach.
机译:我们提出了一种用于癌症患者的预后聚类的分层聚类方法。两个患者的亚群之间的异化被定义为两个相应的Kaplan-Meier曲线之间的区域。该方法应用于国家癌症研究所的监测,流行病学和最终结果(SEER)计划的乳腺癌数据,并与联系方法进行比较。所提出的方法可方便使用,可以产生与链接方法兼容的树木图。

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