详解R语言中生存分析模型与时间依赖性ROC曲线可视化

## 变成data_frame
data <- as_data_frame(data)
## 绘图
plot(survfit(Surv(futime, fustat) ~ 1,
          data = data)

## 拟合cox模型
coxph(formula = Surv(futime, fustat) ~ pspline(age, df = 4) + 
##获得线性预测值
 predict(coxph1, type = "lp")

## 定义一个辅助函数，以在不同的时间进行评估
ROC_hlp <- function(t) {
  survivalROC(Stime    
        status    
        marker    
        predict.time = t,
        method    = "NNE",
        span = 0.25 * nrow(ovarian)^(-0.20))
}
## 每180天评估一次
ROC_data <- data_frame(t = 180 * c(1,2,3,4,5,6)) %>%
  mutate(survivalROC = map(t, survivalROC_helper),
      ## 提取AUC
      auc = map_dbl(survivalROC, magrittr::extract2, "AUC"),
      ## 在data_frame中放相关的值
      df_survivalROC = map(survivalROC, function(obj) {
      
## 绘图
 ggplot(mapping = aes(x = FP, y = TP)) +
  geom_point() +
  geom_line() +
   facet_wrap( ~ t) +

## 定义一个辅助函数，以在不同的时间进行评估
 
## 每180天评估一次
 
      ## 提取AUC
      auc = map_dbl(risksetROC, magrittr::extract2, "AUC"),
      ## 在data_frame中放相关的值
      df_risksetROC = map(risksetROC, function(obj) {
        ## 标记栏
        marker <- c(-Inf, obj[["marker"]], Inf)
 
## 绘图
 
  ggplot(mapping = aes(x = FP, y = TP)) +
  geom_point() +
  geom_line() +
  geom_label(data = risksetROC_data %>% dplyr::select(t,auc) %>% unique,
  facet_wrap( ~ t) +