目标跟踪评价指标 python 计算PFS

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mob64ca12e51ecb 2024-09-23 04:35:19 ©著作权

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目标跟踪评价指标：Python计算PFS指南

在这篇文章中，我们将全面探讨如何在Python中计算“无进展生存期”(PFS，Progression-Free Survival)，这通常用于医学领域来评估肿瘤的控制情况。我们将从最初的流程入手，然后详细讲解每一步的实现，最后通过示例代码来巩固所学。

一、整体流程

在进行PFS计算之前，我们首先需要了解整个处理流程。以下是一个简化的步骤表：

步骤	描述
1	数据收集：获取患者生存时间及进展信息
2	数据预处理：清洗和准备数据
3	计算PFS：使用相应的公式进行计算
4	结果输出：展示计算结果

二、详细步骤说明

1. 数据收集

我们需要一份包含患者数据的CSV文件，格式类似如下：

patient_id	survival_time	progression
1	10
2	5	1
3	8

patient_id: 患者的唯一标识
survival_time: 患者的生存时间（以月为单位）
progression: 表示疾病进展的标志（0表示无进展，1表示有进展）

2. 数据预处理

我们将使用pandas库来读取和处理数据。安装pandas库：

pip install pandas

接下来我们编写数据读取和预处理的代码：

import pandas as pd

# 读取CSV文件
data = pd.read_csv('patient_data.csv')

# 查看数据的前五行
print(data.head())

# 处理缺失值
# 假设我们的数据中没有缺失值，若有缺失值，可以使用 fillna() 方法填充。
data.fillna(method='ffill', inplace=True)

3. 计算PFS

PFS的计算通常是通过以下公式实现的：

PFS = 生存时间 - 进展时间，
其中进展时间可通过progression列来验证。

我们将为每个患者计算PFS并将结果存储在新的列中：

# 计算PFS并添加到新的列中
data['PFS'] = data['survival_time'] * (data['progression'] == 0)

# 展示计算结果
print(data[['patient_id', 'PFS']])

4. 结果输出

最后，我们将结果输出为CSV文件，以便后续分析：

# 将结果输出到新的CSV文件
data.to_csv('patient_pfs.csv', index=False)

print("PFS计算已完成并输出到 'patient_pfs.csv'")

三、序列图和类图

为了更直观地理解流程，我们将使用Mermaid语法描述序列图和类图。

1. 序列图

sequenceDiagram
    participant User
    participant DataCollector
    participant Preprocessor
    participant PFSCalculator
    participant ResultPresenter

    User->>DataCollector: 收集患者数据
    DataCollector->>Preprocessor: 发送数据
    Preprocessor->>PFSCalculator: 清洗数据并计算PFS
    PFSCalculator->>ResultPresenter: 输出PFS结果
    ResultPresenter->>User: 展示计算结果

2. 类图

classDiagram
    class Patient {
        +int patient_id
        +float survival_time
        +int progression
        +float PFS
    }
    
    class DataProcessor {
        +void load_data(filepath)
        +void clean_data()
    }

    class PFSCalculator {
        +float calculate_pfs()
    }