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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对癌症数据进行聚类

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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预后聚类的分层聚类方法。患者的两个子集之间的差异被定义为两条相应的Kaplan-Meier曲线之间的面积。拟议的方法应用于来自美国国家癌症研究所的监视,流行病学和最终结果(SEER)计划的乳腺癌数据,并与链接方法进行了比较。所提出的方法使用方便并且可以生成与链接方法兼容的树状图。

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