A systematic review on machine learning and deep learning techniques in cancer survival prediction

癌症 疾病 生存分析 事件(粒子物理) 医学 机器学习 深度学习 人工智能 肿瘤科 计算机科学 内科学 物理 量子力学
作者
P.B. Deepa,C. Gunavathi
出处
期刊:Progress in Biophysics & Molecular Biology [Elsevier]
卷期号:174: 62-71 被引量:28
标识
DOI:10.1016/j.pbiomolbio.2022.07.004
摘要

Cancer is a disease which is characterised by the unusual and uncontrollable growth of body cells. This usually happens asymptomatically and gets spread to other parts of the body. The major problem in treating cancer is that its progress is not monitored once it is diagnosed. The progress or the prognosis can be done through survival analysis. The survival analysis is the branch of statistics that deals in predicting the time of event of occurrence. In the case of cancer prognosis the event is the survival time of the patient from the onset of the disease or it can be the recurrence of the disease after undergoing a treatment. This study aims to bring out the machine learning and deep learning models involved in providing the prognosis to the cancer patients.
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