乳がんのモデル化と生存探索：統計的、最大尤度推定、および人工神経ネットワークの視点

この研究の主な目的は、MLE手法を使用して分布の挙動を記述し、そのパラメータを推定すること、ならびに最大尤度推定手法と比較して最適な人工神経ネットワーク手法を決定し、乳がん患者の実データに適用して生存、リスク、及びログロジスティック分布の他の生存研究機能を決定することです。パラメータは、生存分析と信頼性関数、ハザード率関数、確率密度関数、予備ハザード率関数、ミルズ比、オッズ関数、CHR値を出力層で取得するために開発された人工神経ネットワークの入力層に定義されました。結果は、リスク関数が感染時間の増加に伴って増加し、その後、調査対象の乳がん患者群で減少することを示しており、これは実践的な結論に基づく理論的特性に対応しています。生存分析の検討は、実践的な結論がログロジスティック分布の理論的特性に対応していることを明らかにします。人工神経ネットワークは、特に癌患者の生存を予測するために使用できる理想的なツールのひとつであり、その高い予測能力を証明しています。