roc曲線的應(yīng)用措施(編輯修改稿)
2025-04-03 21:06 本頁(yè)面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 7]則提出一種用于比較兩個(gè)或多個(gè)相關(guān)ROC曲線下面積的非參數(shù)方法。 ROC的回歸模型分析方法在許多生物醫(yī)學(xué)研究中被當(dāng)作一種有用的方法,但在診斷試驗(yàn)中的應(yīng)用和發(fā)展卻較緩慢。Tosteson等[18]將有序回歸模型用于診斷試驗(yàn)的評(píng)價(jià)。Smith[19]提出了連續(xù)比模型的ROC分析。Wendy等[20]在1997年提出用邊際二分類回歸法對(duì)診斷試驗(yàn)進(jìn)行分析。Margaret[21]于1998年在前人的基礎(chǔ)上,提出了3種不同的ROC回歸方法,結(jié)合連續(xù)型的臨床資料對(duì)這3種方法加以比較發(fā)現(xiàn):方法1(ModelingtheTestResult)在評(píng)價(jià)協(xié)變量對(duì)ROC曲線作用大小時(shí)最敏感,不能用于診斷方法間的比較。方法2(ModelingSummaryMeasuresofAccuracy)要求協(xié)變量是離散的,對(duì)連續(xù)型協(xié)變量不適用,與其他兩方法相比適用范圍窄,但卻是最簡(jiǎn)單的輔助方法,并有相關(guān)軟件可用。 3LROC法 傳統(tǒng)的ROC方法解決的是患病與否、病灶存在與否、良性或惡性等二分類問題,常用于病灶位置明確或可以忽略病灶位置的情況。實(shí)際應(yīng)用中,往往要考慮正確定位的問題,這時(shí)對(duì)傳統(tǒng)ROC曲線改良,以定位正確的真陽(yáng)性率為縱坐標(biāo),以假陽(yáng)性率為橫坐標(biāo),就得到LROC曲線。Starr等在1975年提出將每幅影像劃分為m個(gè)鄰近等分的子區(qū)域[22],最典型的為4分法,要求放射醫(yī)師同時(shí)指出病變的可信水平和最可能出現(xiàn)的部位,然后作ROC分析。他介紹了如何由已知的ROC曲線來有效預(yù)測(cè)相應(yīng)的LROC曲線。Richard[23]于1996年提出更為普遍的LROC模型,采用極大似然估計(jì)法,對(duì)診斷試驗(yàn)的測(cè)定和定位準(zhǔn)確性進(jìn)行評(píng)價(jià),并將新方法與標(biāo)準(zhǔn)的等級(jí)資料的ROC分析作比較。在等級(jí)資料的LROC模型基礎(chǔ)上,該作者衍生出相應(yīng)的freeresponseROC(FROC
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