【正文】 ＯＣ的發(fā)展是由 于 1990 年進行的改進 ,即ＡＦＲＯＣ曲線 (alternative freeresponse receive operating characteristic curve),雖然ＡＦＲＯＣ已能用以前的ＲＯＣ分析方法來分析 ,但其效用尚待進一步研究和證明。 從 1984 年到 1989 年芝加哥大學的 等在Ｍ edical Physics 上發(fā)表了關于數字減影ＤＳＡ的一系列研究論文 ,達 13 篇之多。最早報道是由何華昌 [41]等于 1982 年發(fā)表的文章 ,但此后并未引起我國放射界的重視。高培 毅等于20xx 年對顱內惡性膠質瘤術后ＭＲ、ＣＴ對殘存腫瘤的早期檢出能力運用ＲＯＣ解析進行了研究 ,結果表明ＭＲ較ＣＴ具有顯著優(yōu)勢。 我國在ＲＯＣ曲線解析方面雖然起步較晚 ,但目前已引起了國內放射技術和診斷界的重視 ,并對于其理論及應用的研究在我國醫(yī)學影像領域已有所進展 ,相信在不久的將來 ,我國放射界在ＲＯＣ曲線解析及應用方面 ,隨國內放射界人士對其認識和研究的不斷深入 ,會取得更大的進步。Ｐ (ｎ )=Ｔ (ｎ ) Ｔ 。Ｐ (Ｎ |ｎ )=ＴＮ Ｔ (ｓ )。 Ｐ (Ｓ |ｎ )+Ｐ (Ｎ |ｎ )=1。Ｐ (Ｎ |ｓ )為假陽性概率 。Ｐ (Ｎ )為判斷為陰性概率。Ｐ 25+Ｐ 24+Ｐ 23+Ｐ 22+Ｐ 21=1。 Ｐ 25+Ｐ 24+Ｐ 23+Ｐ 22+Ｐ 21=1。 (ｘ 1,ｙ 1)=(Ｐ 25,Ｐ 15) (ｘ 2,ｙ 2)=(Ｐ 25+Ｐ 24,Ｐ 15+Ｐ 14)。通過受試者判斷獲得的真陽性概率Ｐ (Ｓ |ｓ )和偽陽性概率Ｐ (Ｓ |ｎ )就成為： P(S｜ s)=? ??? 2222sxsmxcsdxe??? (3) P(S｜ n)=? ??? 2222nxnmxcndxe??? (4) 根據（ 3）（ 4）式可繪制 ROC 曲線： 2． AZ 的數學表達式 在圖 4 中 ,如果把Ｐ (Ｓ |ｓ )看成Ｐ (Ｓ |ｎ )的函數 ,則ＲＯＣ曲線下的面積 (Ａｚ )即為： Az=?10P(S｜ s)dP(S｜ n) (5) 中國最大的管理資源中心 第 8 頁 共 16 頁 將 (3)、 (4)式代入 (5)式 ,經積分變換可得Ａｚ值的數學表達式為 : ? ?? ? ? ??? ?? ????????cn ncssx cmxmxnsdxd x eeAz 2222222 1 ????? (6) 如果對（ 4）（ 5）兩式進行變量代換則得： P(S｜ s)=? ?xszcs dzse?222?? ? (7) P(S｜ n)=? ?xnczndzne?222?? ? (8) 其中， Zs=(x sm )/ s? ,Zn=(x nm )/ n? 。 表 4 由（ 11）近似計算出來的 Az 值 ： a 0 0 1 2 3 4 5 注：表中ａ為最左邊 一列與最上邊一行的和 ,表中所對應的數就是ａ對應的Ａｚ值。 三． ROC 曲線在放射學中的應用 1． ROC 分析的基本原理和方法 影像診斷的過程是比較復雜的 ,取決于診斷試驗 (影像方法 )和試驗者 (診斷醫(yī)師 )2個因素 ,它們共同構成 1 個“診斷系統(tǒng)” (diagnostic system)。表 1 顯示影像系統(tǒng)的診斷結果與金標準的比較。由圖 1 可以看出 ,敏感性和假陽性的變化與特異性和假陰性的變化是同步的。例如 ,1 位 20 歲的男性患者胸片顯示左肺尖部可見一模糊高密度結節(jié)影 ,根據病史的不同 ,放射診斷醫(yī)師可能有如下判斷 :(1)若病人已有骨肉瘤及肺轉移灶切除史 ,則應采用嚴格的診斷標準 ,強調診斷的敏感性 (over read),減少漏診 ,即圖 1 中 的診斷界值左移 ,故該病灶以肺轉移灶可能性大。 中國最大的管理資源中心 第 12 頁 共 16 頁 從以上可以看出 : (1)當診斷界值發(fā)生變化時 ,敏感性和特異性也隨之發(fā)生變化 ,換句話說 ,單純用某一點上的敏感性和特異性指標比較 2 種或 2 種以上診斷系統(tǒng)的診斷 效能往往是不全面的 ,甚至是錯誤的 。 從圖 2 可以看出 ,隨著診斷界值從Ａ點到Ｄ點的變化 ,根據不同診斷界值下的多對敏感性 特異性數值 ,可以描繪出相應變化的敏感性 特異性曲線 [12](圖 2 下 )。 將圖 2 做一轉化即可得到直觀的ＲＯＣ曲線 [12](圖 3)。圖 2 中Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ代表不同診斷界值所對應的敏感性和特異性數值對子。如篩選檢查時 ,診斷者可根據描記的ＲＯＣ曲線選擇嚴格的診斷界值以增加敏感性 ,減少漏診率。ＲＯＣ曲線分析可以比較不同診斷醫(yī)師的診斷效能 [11,25]。 作者目的是想評價顱內惡性膠質瘤術后早期ＭＲ和ＣＴ二者對殘存腫瘤檢出的價值。” 評價 :病例的選擇符合ＲＯＣ分析方法的前提 ,即由手術與病理 (金標準 )先確定術后早期殘存病例 (異常人群 ),術后隨訪 2 年以上確定術后無殘存病例 (正常人群 ),而且所有入選病例均在 2 周內行ＣＴ、ＭＲ檢查。ＲＯＣ曲線的完成需要敏感性和特異性 2 項指標 ,因此在設計ＲＯＣ實驗時 ,應該使閱片者出現假陽性和假陰性的結果。” 評價：ＣＴ和ＭＲ閱片相隔 2 周 ,可以保證觀測者在分別評 價同一位患者的ＣＴ和ＭＲ資料時 ,不會相互干擾。但客觀性稍差。另外 ,作者的結論比較準確 ,ＲＯＣ分析只是對病灶的檢出率作評價 ,而不是對病灶的性質 ,如惡性程度進行評價。由于本課題開發(fā)具有較大的難度，以及我本人知識的匱乏，對 ROC 曲線及其功能認識不夠 深入全面，以至沒有將本課題開發(fā)成功，在此希望下一級的同學能夠積累知識，總結經驗教訓，以期在不久的將來能夠將 ROC 曲線全面推向醫(yī)學領域。 4．高培毅 ,林燕 ,孫波 ,等 .原發(fā)性腦內惡性淋巴瘤的ＭＲ影像研究 .中華放射學雜志 ,1999,33:749 蔡豐 ,任安 ,任小波 ,等 .《中華放射學雜志》中的統(tǒng)計學應用 .中華放射學雜志 ,1997,31(增刊 )。