请对两种方法roc曲线下面积的比较(见红色文字)进行评价

ROC曲线下面积估计的参数法与非参数法的应用研究_宋花玲

726第二军医大学学报Acad J Sec M il M ed U niv2006Jul;27(7)专题报道ROC 曲线下面积估计的参数法与非参数法的应用研究宋花玲1,贺佳2*,黄品贤1,李素云3(1.上海中医药大学预防教研室,上海201203;2.第二军医大学卫生勤务学系卫生统计学教研室,上海200433;3.上海中医药大学病理学教研室,上海201203)[摘要]目的:阐明ROC 曲线下面积估计的参数法和非参数法并进行比较,为其在诊断试验评价中的应用提供依据。

方法:用双正态模型的参数法和M annW itney 统计量的非参数法估计ROC 曲线下面积,并以其在肺癌诊断试验准确度评价中的应用来具体说明。

结果:非参数法估计的肺癌两个标志物Cyfr a21 1和CEA 的ROC 曲线下面积分别为0.77、0.87,参数法估计的面积分别为0.78、0.87,表明在样本量较大时参数法和非参数法估计的R OC 曲线下面积近似相等。

结论:样本量较小时可选择非参数法估计RO C 曲线下面积,样本量较大时可根据实际情况选择参数法或非参数法。

[关键词] ROC 曲线下面积;参数法;非参数法[中图分类号] R 195.1 [文献标识码] A [文章编号] 0258 879X(2006)07 0726 03Application of parametric method and non parametric method in estimation of area under ROC curveSO N G H ua ling 1,HE Jia 2*,HU AN G Pin x ian 1,LI Su y un 3(1.Department of P reventiv e M edicine,Shang hai U niv ersity of T raditional Chinese M edicine,Shanghai 201203,China; 2.Depar tment o f H ealth Statistics,F aculty of H ealth Ser vices,Second M ilitar y M edical U niv ersity ,Shang hai 200433; 3.Department o f Pat ho lo gy ,Shanghai U niversity of T raditio na l Chinese M edi cine,Shanghai 201203)[ABSTRACT] Objective:T o elucidate and co mpar e the par amet ric method and non parametr ic met ho d in estimatio n o f t he area under RO C curv e,so as to pr ovide a basis fo r their applicatio n in diag no sis assessment.Methods:T he ar eas under RO C curv es wer e estimated by parametr ic method of fitting binomial mo del and by non par ametric method of M ann W itney statist ics.T he met ho d w as employed in the diag nostic tests of lung cancer.Results:By non par ametric methods,the areas under ROC curv es of Cyfr a21 1and CEA wer e respectiv ely 0.77and 0.87in the lung cancer diag no st ic tests;by par ametric metho ds,they w ere 0.78and 0.87,respect ively.It was indicated that w hen the sample size was larg e,the v alues o f a reas under R OC Cur ves w ere similar between par ametric method and non parametr ic metho d.C onclusion:No n paramet ric method sho uld be used to evaluate the ar ea under RO C curv e if the sample size is small,and for larg e sample size,the par ametric method o r no nparametr ic met ho d should be cho sen according to the actual situation.[KEY WORDS] ar ea under RO C curv e;parametr ic metho d;no n par amet ric method[A cad J Sec M il M ed U niv,2006,27(7):726 728][作者简介] 宋花玲,讲师,硕士.*Corres ponding author.E mail:h ejia@一项新的诊断试验的诊断性能如何,它能否替代旧的诊断试验,这在很大程度上依赖于新的诊断试验的准确度大小。

AUC（ROC曲线下方的面积大小）

AUC（ROC曲线下⽅的⾯积⼤⼩）AUC（Area Under Curve）被定义为下与围成的，显然这个⾯积的数值不会⼤于1。

⼜由于⼀般都处于y=x这条直线的上⽅，所以AUC的取值范围在0.5和1之间。

AUC越接近1.0，检测⽅法真实性越⾼;等于0.5时，则真实性最低，⽆应⽤价值。

AUC（Area Under Curve）被定义为ROC曲线下的。

我们往往使⽤AUC值作为模型的评价标准是因为很多时候并不能清晰的说明哪个分类器的效果更好，⽽作为⼀个数值，对应AUC更⼤的分类器效果更好。

其中，全称为（receiver operating characteristic curve），它是根据⼀系列不同的⼆分类⽅式（分界值或决定阈），以真阳性率（敏感性）为纵坐标，假阳性率（1-特异性）为横坐标绘制的。

AUC就是衡量学习器优劣的⼀种性能指标。

从定义可知，AUC可通过对ROC曲线下各部分的⾯积求和⽽得。

[1]简介ROC（receiver operating characteristic curve）接收者操作特征曲线，是由⼆战中的电⼦⼯程师和雷达⼯程师发明⽤来侦测战场上敌军载具（飞机、船舰）的指标，属于信号检测理论。

ROC曲线的横坐标是伪阳性率（也叫假正类率，False Positive Rate），纵坐标是真阳性率（真正类率，True Positive Rate），相应的还有真阴性率（真负类率，True Negative Rate）和伪阴性率（假负类率，False Negative Rate）。

这四类指标的计算⽅法如下：（1）伪阳性率（）：判定为正例却不是真正例的概率，即真负例中判为正例的概率（2）真阳性率（）：判定为正例也是真正例的概率，即真正例中判为正例的概率（也即正例召回率）（3）伪阴性率（）：判定为负例却不是真负例的概率，即真正例中判为负例的概率。

（4）真阴性率（）：判定为负例也是真负例的概率，即真负例中判为负例的概率。

ROC曲线

ROC曲线（受试者工作特征曲线）分析详解一、ROC曲线的概念受试者工作特征曲线（receiver operator characteristic curve, ROC曲线），最初用于评价雷达性能，又称为接收者操作特性曲线。

ROC曲线是根据一系列不同的二分类方式（分界值或决定阈），以真阳性率（灵敏度）为纵坐标，假阳性率（1-特异度）为横坐标绘制的曲线。

传统的诊断试验评价方法有一个共同的特点，必须将试验结果分为两类，再进行统计分析。

ROC曲线的评价方法与传统的评价方法不同，无须此限制，而是根据实际情况，允许有中间状态，可以把试验结果划分为多个有序分类，如正常、大致正常、可疑、大致异常和异常五个等级再进行统计分析。

因此，ROC曲线评价方法适用的范围更为广泛。

二、ROC曲线的主要作用1.ROC曲线能很容易地查出任意界限值时的对疾病的识别能力。

2.选择最佳的诊断界限值。

ROC曲线越靠近左上角,试验的准确性就越高。

最靠近左上角的ROC曲线的点是错误最少的最好阈值，其假阳性和假阴性的总数最少。

3.两种或两种以上不同诊断试验对疾病识别能力的比较。

在对同一种疾病的两种或两种以上诊断方法进行比较时，可将各试验的ROC曲线绘制到同一坐标中，以直观地鉴别优劣，靠近左上角的ROC曲线所代表的受试者工作最准确。

亦可通过分别计算各个试验的ROC曲线下的面积(AUC)进行比较，哪一种试验的 AUC最大，则哪一种试验的诊断价值最佳。

三、ROC曲线分析的主要步骤1.ROC曲线绘制。

依据专业知识，对疾病组和参照组测定结果进行分析，确定测定值的上下限、组距以及截断点（cut-off point），按选择的组距间隔列出累积频数分布表，分别计算出所有截断点的敏感性、特异性和假阳性率（1-特异性）。

以敏感性为纵坐标代表真阳性率，（1-特异性）为横坐标代表假阳性率，作图绘成ROC曲线。

2.ROC曲线评价统计量计算。

ROC曲线下的面积值在1.0和0.5之间。

ACR-TIRADS与C-TIRADS分级在甲状腺良恶性结节鉴别诊断中的价值比较

ACR-TIRADS与C-TIRADS分级在甲状腺良恶性结节鉴别诊断中的价值比较朱利容;彭翔;杜凌玥;姚小虹;古日珍;郑剑【期刊名称】《影像研究与医学应用》【年(卷),期】2022(6)21【摘要】目的:对比分析2017年美国放射学院发布的甲状腺超声影像报告和数据系统(ACR TI-RADS)和2020中国超声甲状腺影像报告和数据系统(C-TIRADS)在甲状腺结节良恶性的鉴别诊断效能。

方法:选取2016年9月—2020年6月在深圳市龙岗区第三人民医院超声影像科行超声检查并经甲状腺穿刺活检或手术治疗以明确病理结果的290例甲状腺结节患者,共300个结节,根据ACR-TIRADS、C-TIRADS对甲状腺结节超声图像进行回顾性分级,以最终病理结果为金标准,计算不同风险分层的恶性百分比,并绘制ROC曲线,比较这两种分层系统ROC曲线下面积(area under curve,AUC)、诊断灵敏度、特异度、准确率,获得最佳截断值并评估其诊断效能。

结果:ACR-TIRADS与C-TIRADS分类的ROC曲线下面积分别为0.907、0.875,差异无统计学意义(P>0.05)。

ACR-TIRADS诊断甲状腺恶性结节最佳截断值为4级,而C-TIRADS诊断甲状腺恶性结节最佳截断值为4A级。

ACR-TIRADS诊断甲状腺结节良恶性的灵敏度为75.79%,特异度为92.28%,阳性预测值为68.3%,阴性预测值为94.6%;C-TIRADS诊断甲状腺结节良恶性的灵敏度为64.8%,特异度为95.12%,阳性预测值为74.5%,阴性预测值为92.5%。

结论:ACR-TIRADS与C-TIRADS两种不同的风险等级分层方法对甲状腺结节良恶性均具有较高的鉴别诊断效能,均可在临床推广应用。

【总页数】4页(P39-41)【作者】朱利容;彭翔;杜凌玥;姚小虹;古日珍;郑剑【作者单位】深圳市龙岗区第三人民医院超声影像科;深圳市龙岗区人民医院超声科【正文语种】中文【中图分类】R445.1【相关文献】1.超声弹性成像应变率比值法与弹性成像分级法在甲状腺良恶性结节鉴别诊断中的价值比较2.甲状腺影像报告和数据系统分级联合剪切波弹性成像及超微血管成像技术在甲状腺良恶性结节鉴别诊断中的应用价值3.超声影像及临床体征综合分级在甲状腺结节良恶性鉴别诊断中的应用价值4.两种TI-RADS分级在良恶性甲状腺结节鉴别诊断中的价值比较5.甲状腺显像报告和数据系统分级与超声弹性成像在鉴别诊断甲状腺结节良恶性中的应用价值因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

模型评估方法以及评估指标——准确率、精确率、召回率以及P-R曲线和ROC曲线介绍

模型评估⽅法以及评估指标——准确率、精确率、召回率以及P-R 曲线和ROC 曲线介绍模型评估⽅法以及评估指标——准确率、精确率、召回率以及P-R 曲线和ROC 曲线介绍前⾔”没有测量，就没有科学“在机器学习中，只有选择与问题相匹配的评估⽅法，才能快速地发现模型选择或训练过程中出现的问题，迭代地对模型进⾏优化。

模型评估主要是离线评估和在线评估两个阶段，本⽂整理了常见的模型评估⽅法以及⼀些模型评估指标的介绍，以供学习查阅。

⼀、准确率、精确率、召回率准确率、精确率、召回率是评估模型中常见的三个指标，以下表为例，我们来对这三个指标进⾏介绍y\y_pred预测为合格(0)预测为不合格(1)合计合格(0)182(True Positive)18(False Negatice)200不合格(1)26(False Positive)174(True Negative)200合计208192400上表中显⽰了模型对产品进⾏是否合格的预测结果，产品共400件。

1.1 准确率(Accuracy)准确率是指分类正确的样本占总样本个数的⽐例，即其中为被正确分类的样本个数，为总样本的个数。

以上表为例，则预测产品是否合格的模型的准确率为准确率是分类问题中最简单也是最直观的评价指标，但存在明显的缺陷，⽐如当样本分布不均，负样本占99%时分类器把所有样本都预测为负样本，这样分类器都能有99%的准确率，显然是不准确的，当不同类别的样本⽐例⾮常不均衡时占⽐⼤的类别往往成为影响准确率的最主要因素。

1.2 精确率(Precision)精确率是指分类正确的正样本个数占分类器判定为正样本的样本个数的⽐例，即在上表中，模型对应的精确率1.3 召回率(Recall)召回率是指分类正确的正样本个数占真正的正样本个数的⽐例，即在上表中，模型对应的精确率Precision值和Recall值是既⽭盾⼜统⼀的两个指标，为了提⾼Precision值，分类器需要尽量在”更有把握“时才把样本预测为正样本，但因此往往会因为过于保守⽽漏掉很多”没有把握“的正样本，导致Recall值降低。

Logistics回归分析之ROC曲线与AUC面积

Logistics回归分析之ROC曲线与AUC面积序曲莲藕花叶图【元代】吴师道玉雪窍玲珑，纷披绿映红。

生生无限意，只在苦心中。

【赏析】这是一首题画诗，是诗人在一幅莲藕花叶图上题写的五言绝句。

诗中借着对莲藕花叶的吟咏，写出了作者对生活的体验，富有哲理意味。

诗的大意说：白润如玉如雪的莲藕，中间有精巧透明的窍孔，玲珑可爱。

它的绿叶和红花铺散在水面上，互相映衬。

莲藕的生命一代代延续不断，显示出无限意趣和欣欣向荣的生机，它之所以能够如此，全部奥秘都在莲籽的“苦心”当中。

这里表面说莲心苦，但可以从中体会出更广阔的含义，让人联想到：人只有刻苦努力，才能有所创造，才能有成就。

ROC曲线前面我们讲到相应的二元逻辑回归，现在我们来探讨下 ROC曲线。

ROC曲线起源于第二次世界大战时期雷达兵对雷达的信号判断。

当时每一个雷达兵的任务就是去解析雷达的信号，但是当时的雷达技术还没有那么先进，存在很多噪声（比如一只大鸟飞过），所以每当有信号出现在雷达屏幕上，雷达兵就需要对其进行破译。

有的雷达兵比较谨慎，凡是有信号过来，他都会倾向于解析成是敌军轰炸机，有的雷达兵又比较神经大条，会倾向于解析成是飞鸟。

这个时候，雷达兵的上司就很头大了，他急需一套评估指标来帮助他汇总每一个雷达兵的预测信息，以及来评估这台雷达的可靠性。

于是，最早的ROC曲线分析方法就诞生了，用来作为评估雷达可靠性的指标。

在那之后，ROC曲线就被广泛运用于医学以及机器学习领域。

ROC的全称是Receiver Operating Characteristic Curve，中文名字叫“受试者工作特征曲线”，顾名思义，其主要的分析方法就是画这条特征曲线。

关于两类分类问题，原始类为positive、negative，分类后的类别为p'、n'。

排列组合后得到4种结果，如下图所示：如此可得到四个指标，分别为：真阳、伪阳、伪阴、真阴。

ROC 空间将伪阳性率（FPR）定义为X 轴，真阳性率（TPR）定义为Y 轴。

PSI评分与CURB评分在社区获得性肺炎严重程度评价中的比较

PSI评分与CURB评分在社区获得性肺炎严重程度评价中的比较目的比较PSI评分与CURB评分对社区获得性肺炎严重程度和预后评价的有效性。

方法回顾性分析228例社区获得性肺炎患者，根据两种不同评分方法将患者分为高危、中危、低危三个小组，比较三组的住院时间及死亡率，评价比较其有效性。

结果组内比较两种评分方法低危组、中危组、高危组在ICU入住率、死亡率及住院时间结果间差异均有统计学意义（P＜0.01），组间比较死亡率ROC曲线下面积PSI评分为0.937，CURB评分为0.901。

由此可见，PSI较CURB评分对死亡率的预测更为精准。

结论PSI评分与CURB评分在社区获得性肺炎严重程度和预后的有效性显示，PSI评分可以更加准确的提示社区获得性肺炎的死亡率，有效筛选低危患者，而CURB评分更为简单快捷，适合在急诊门诊使用。

标签：PSI；CURB；社区获得性肺炎；严重性评价社区获得性肺炎的发病率近些年来有所降低，但在基层医院，由于对患者肺炎的严重程度评估不足导致其发病率及死亡率仍然较高。

有报道称社区获得性肺炎在我国的死亡率排名第五，其较大程度的存在于基层医院之中［1］。

随着抗生素使用的广泛，病原体变迁及免疫损害等因素的不断扩大，社区获得性肺炎在基层医院的治疗问题尤为突出，其中如何正确合理的评估其病情从而做到有针对性的治疗，有着广泛的社会价值和临床价值。

本文对比分析基层医院常用的PSI 评分与CURB评分在社区获得性肺炎严重程度和预后评估中的有效性，现报道如下。

1 资料与方法1.1 一般资料选取笔者所在医院2007年1月～2010年9月的228例获得性肺炎患者为研究对象，其中男162例，女66例，年龄14～89岁，平均（59.9±12.3）岁。

其中188例存在吸烟或饮酒习惯，27例合并有慢性肺病，22例合并有糖尿病，19例合并有心脏疾病，5例合并有肿瘤，7例合并有心脑血管疾病。

1.2 评分方法1.2.1 PSI评分PSI评分方法包括年龄、充血性心力衰竭、肝脏疾病、脑血管疾病、肿瘤、肾脏疾病、呼吸频率≥30次／min、精神状态改变、收缩压＜90 mm Hg、脉搏≥125次／min、体温≥40 ℃或＜35 ℃、动脉血气分析PH＜7.35、血钠＜130 mmol／L、血尿素氮≥11 mmol／L、红细胞压积＜30%、血糖≥14.0 mmol ／L、PO2＜60 mm Hg和胸腔积液、护理人员等18个参数。

roc曲线判断标准

roc曲线判断标准
ROC曲线（Receiver Operating Characteristic curve）是一
种用于评价分类模型性能的工具，通常用于二元分类问题。

在ROC
曲线中，横轴表示假阳率（False Positive Rate，FPR），纵轴表
示真阳率（True Positive Rate，TPR），也就是灵敏度。

ROC曲线
的判断标准主要包括以下几点：
1. 曲线越靠近左上角，模型性能越好。

ROC曲线越靠近左上角，代表模型在不同阈值下的性能表现越好，即假阳率较低的同时，真
阳率较高。

2. 曲线下面积（AUC）越大，模型性能越好。

AUC是ROC曲线
下的面积，取值范围在0.5到1之间，AUC值越大代表模型性能越好。

3. 斜率越陡，模型性能越好。

斜率代表了在不同阈值下真阳率
和假阳率的变化速度，斜率越大代表模型性能越好。

4. ROC曲线与对角线的距离。

ROC曲线越远离对角线（对角线
上的点代表模型随机猜测的情况），说明模型性能越好。

总的来说，通过观察ROC曲线的形状、AUC值、斜率以及与对角线的距离，可以综合评价模型的分类性能。

当然，对于具体的应用场景，还需要结合实际需求来确定最适合的判断标准。

ROC曲线的判断标准可以帮助我们选择最适合的分类模型，或者确定最佳的分类阈值，以达到最佳的分类效果。

两个诊断指标的ROC曲线下面积比较的非参数检验方法

在临床诊斯试验中，当诊断指标是定量指标时，定该指确
２的矩阵，为ｚ记
Ｚ＾ＬＺ＾２Ｚ—
：
●
标的诊斯标准常采用受试者工作特性曲线（ｅｅｅｐｒｔｒｒｃｉｒｏｅａｏｖ
ｃａａｔｒｔｕｖ，ＲｈｒｃｅｉｉｃｒｅＯＣ曲线）它是对指标取不同的诊断标ｓｃ，准时所得到的真阳性率（敏度，ｅｓｉｉ）灵ｓｎｉｖｔ和假阳性率（－ｔｙ１特异度，ｐｃｆｉ）图所得到的曲线。ＯＣ曲线下面积的大小ｓｅｉｃｙ作ｉｔＲ
Ｚ】Ｚ日２
：
●
Ｚ】
Ｚ
Ｌ
可以反映指标对于疾病的诊断价值，曲线下面积越大，指标的诊断价值越大Ｉ］对同一种疾病的两种诊斯方法进行比较时，Ｉ。
（）３对每个诊断指标进行计算：
。Ｌ２
：
可对两种诊断方法的ＲＯｃ曲线下的面积作比较，当两条ＲＯｃ曲线下的面积差别有统计学意义时，可以认为具有较大面积的那个诊斯方法诊断价值较高。以通过分析两种诊断方法在病可人和非病人之间的相关性来比较两个面积之间是否存在差男０，］但此参数方法要计算平均面积与平均相关系数之间的系
标测定值为：，
１
一月＜
．
￣－ｚＳ－ＳＬｑ）］￣
ｎ
式中，（，１是行向量。Ｌ一１一）
” ．ｒ，＝Ａ，Ｂ。
当上述值落在拒绝域中时，说明两个诊斯指标的ＲＣＯ曲线下面积不同，遣意味着两个诊断指标的诊斯价值不同。

24 包含血红蛋白水平的改良修正创伤评分(HB-RTS)在芦山地震群体伤患者急诊科伤情评估中的作用

共纳入“4·20芦山地震”震后 24 小时内转入我院的躯干伤患者共 73 例患者（其中男 43 例，女 30 例），年龄 1～85（35.3±20.5）岁，其中四肢外伤 47 例（35.9%），颅脑外伤 27 例（20.6%），脊柱外伤 27 例（20.6%），胸腹部外伤 30 例（22.9%）。应用 AIS-ISS 评分 2005 版本 [6]。将伤情严重程度分层为：ISS≤5 为轻伤组共 15 例（20.5%），5＜ISS ＜16 为中伤组共 26 例（35.6%），16≤ISS≤25 为重伤组共 21 例（28.8%），ISS ＞25 为严重伤组共 11 例（15.1%）[7]。（见表 2）。
分布的计量使用中位数和四分位间距表示。以灵敏度为纵坐标，1-特异度
为横坐标，分别作出 HB-RTS 与 RTS 评分是否急诊手术、是否入住 ICU 以及
评估患者伤情严重度的特征曲线（ROC），计算曲线下面积；根据 Youden 指
数筛选出两个评分适宜的截断值，计算两种评分的灵敏度、特异度、阳性似然比、阴性似然比、阳性预测值、阴性预测值。以正态离差值 Z 检验两种评分方法 ROC 曲线下面积的差异，P 值小于 0.05 认为有统计学意义。 2 结果 2.1 患者基本情况
我院急诊科的躯干伤（或合并肢体损伤）患者。排除标准：伤后在外院已
经接受手术、输血治疗的病人，严重脑外伤患者。
1.2 评分方法
RTS 评分：包括格拉斯哥昏迷评分（Glasgow coma scale,GCS）、收缩
压（systolic blood pressure,SBP）、呼吸频率（respiratory rate,RR）
Coagulation management of trauma patients with unstabile circulation : establishment of a hemoglobin-oriented standard operating procedure. Anaesthesist, 2012;61(8):703-710. [3] Nejati A, Khalaj S, Azizkhani R, Shahryarian S, Kolahdouzan M, Hossein MS. Evaluating validity of clinical criteria for requesting chest X-rays in trauma patients referred to emergency room. Adv Biomed Res, 2012,1:22 [4] 林一丹 ,杨晓妍 ,石应康 . 修正创伤评分在急诊躯干损伤救治中的应用与改良. 中国胸心血管外科临床杂志,2013,20:181-184. [5] Champion HR, Sacco WJ, Copes WS, Gann DS, Gennarelli TA, Flanagan ME. A revision of the Trauma Score. J Trauma, 1989, 29(5):623-629. [6] 美国机动车医学促进会(AAAM).重庆市急救医疗中心编译. 简明损伤定级标准 2005 版[M].重庆：重庆出版社，2005.1-35. [7] 裴辉,罗志毅,刘保池.四种院前创伤评分对急诊创伤患者的评估研究.中华临床医师杂志,2011,5:4394-4400. [8] 李晓辉，胡海，高永莉等. 4.20 芦山地震 261 例不同灾情地区伤员伤情分析[J]. 中国急救复苏与灾害医学杂志. 2014，9（2）：105-107. [9] Moore EE, Cogbill TH, Jurkovich GJ, McAninch JW, Champion HR, Gennarelli TA, et al. Organ injury scaling. III: Chest wall, abdominal vascular, ureter, bladder, and urethra. J Trauma, 1992,33(3):337-339. [10] Shi YK, Wang LL, Lin YD, Pei FX, Kang YM. Challenges for rear hospital care of Wenchuan earthquake casualties: experience from West China Hospital. Chin J Traumatol, 2010,13(3):131-136. [11] 胡海，杜鑫淼，蒋臻等，院前急救中两种创伤评分法对急性酒精中毒合并外伤性颅内出血患者的评估作用[J]. 华西医学，2009，24（8）：1929-1931 [12] Gilpin DA, Nelson PG. Revised trauma score: a triage tool in the accident and emergency department. Injury ,1991,22(1):35-37.

3种压疮危险评估表对脊髓损伤病人压疮预测效果的比较研究

3种压疮危险评估表对脊髓损伤病人压疮预测效果的比较研究梁慧敏; 王春梅
【期刊名称】《《护理研究》》
【年(卷),期】2010(024)012
【摘要】[目的]比较Braden评估表、Norton评估表、Waterlow评估表3种压疮危险评估表对脊髓损伤病人的压疮预测效果。

[方法]选取脊髓损伤病人155例,运用3种量表对每例病人进行连续评估,计算各量表的灵敏度、特异度、预测值和ROC曲线下面积。

[结果]3种量表的最佳临界值分别为14分、14分和20分。

ROC曲线下面积分别为0.891、0.850和0.798。

[结论]Braden评估表对脊髓损伤病人压疮的预测效果较好。

【总页数】2页(P1064-1065)
【作者】梁慧敏; 王春梅
【作者单位】300070 天津医科大学护理学院
【正文语种】中文
【中图分类】R471
【相关文献】
1.3种评估表对神经内科住院病人压疮预测效果的比较研究 [J], 蒋毅;李媛媛;纪蓉;任鸿
2.两种压疮危险评估表预测效果的比较研究 [J], 方蘅英;林晓岚;胡爱玲
3.3种评估表对神经内科住院病人压疮预测效果的比较研究 [J], 蒋毅;李媛媛;纪蓉;任鸿;
4.3种压疮危险评估表对脊髓损伤病人压疮预测效果的比较研究 [J], 梁慧敏;王春梅
5.两种压疮危险评估表预测效果的比较研究 [J], 方蘅英;林晓岚;胡爱玲
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对roc的评价

对roc的评价ROC（Receiver Operating Characteristic），中文直译为接收器工作特性曲线，是评价分类模型的一种常用方法。

它曾经被广泛应用于医学诊断、巨量数据分析、金融风险控制等领域。

ROC曲线呈现的是分类器在真阳性率（TPR）和假阳性率（FPR）之间的平衡情况。

TPR 指分类器正确判断正例的比例，FPR指分类器错误判断负例为正例的比例。

ROC是一条两端都是(0,0)和(1,1)的曲线，曲线上的每个点表示分类器在不同的分类阈值下的TPR和FPR。

ROC曲线越靠近左上角，表示分类器的性能越好。

当ROC曲线与对角线重合时，分类器的性能等同于随机猜测。

ROC曲线下方的面积AUC（Area Under the ROC Curve）是衡量分类器性能的标准之一，一般认为AUC越大，分类器性能越好。

当AUC=0.5时，分类器的性能等同于随机猜测。

当AUC=1时，分类器的性能达到完美分类（Perfect Classification）。

ROCC曲线具有以下特点：1. ROC曲线能够有效地综合考虑分类器的准确率和召回率，同时还能够考虑不同的分类阈值对分类器性能的影响，因此更具有全面性和客观性。

2. 对于不平衡样本的情况，ROC曲线的性能评估更加准确。

在这种情况下，准确率和召回率都不是很适合用来评估分类器的性能，因为它们受到正负样本比例的影响。

而ROC 曲线不受正负样本比例的影响，因此更为合适。

3. ROC曲线能够在不同的数据集上应用，不需要对数据分布做出任何假设，因此更加灵活。

然而，ROC曲线也有一些评价上的限制：1. ROC曲线只适用于二元分类问题。

2. ROC曲线对不同的正负样本比例敏感，当正负样本比例严重失衡时，ROC曲线可能会出现一定程度的偏差。

3. ROC曲线并不能直接指导实际应用中分类器的选择和阈值的设置，需要结合实际应用的需求进行综合考虑。

综上所述，ROC曲线是一种非常重要的分类器性能评估方法，具有全面性、客观性和灵活性等优点，并且可以有效应对不平衡样本问题。

roc曲线计算面积

roc曲线计算面积英文回答：Receiver operating characteristic (ROC) curves are graphical representations of the performance of a binary classifier system. They are created by plotting the true positive rate (TPR) against the false positive rate (FPR) at various threshold values. The area under the ROC curve (AUC) is a measure of the overall performance of the classifier, and it can be used to compare the performance of different classifiers.There are several ways to calculate the AUC of an ROC curve. One common method is the trapezoidal rule, which approximates the area under the curve by dividing it into a series of trapezoids and summing their areas. Another method is the non-parametric AUC, which is calculated by ranking the true positive rates and false positive rates and then computing the sum of the ranks of the truepositive rates divided by the total number of true positiverates.The AUC of an ROC curve can be interpreted as the probability that a randomly selected positive instance will be ranked higher than a randomly selected negative instance.A perfect classifier will have an AUC of 1, while a random classifier will have an AUC of 0.5.中文回答：ROC 曲线和 AUC.ROC 曲线（Receiver Operating Characteristic Curve）是二分类系统性能的图形表示。

超声造影和增强CT诊断肝脏恶性病变的ROC曲线分析

超声造影和增强CT诊断肝脏恶性病变的ROC曲线分析目的通过ROC曲线比较超声造影与增强CT对肝脏恶性病变的诊断价值。

方法对60例肝局灶性占位患者进行超声造影和增强CT检查，做出5级法诊断：是、可能是、不清楚、可能不是、不是。

所有患者均经病理确诊。

用ROC曲线对两种方法进行分析。

结果超声造影诊断肝脏恶性病变的ROC曲线下面积为0.944，增强CT为0.962，两种方法比较，差异无统计学意义（P>0.05）。

结论超声造影与增强CT对肝脏恶性病变均具有较好的诊断价值。

标签：超声造影；增强CT；肝恶性病变；ROC曲线近年来，超声造影技术在肝脏疾病的诊断及鉴别诊断方面迅速发展。

科学地评价该项技术的诊断效能可以为超声造影的进一步发展提供客观依据。

受试者工作特征（receiver operating characteristic，ROC）曲线是国际公认的比较两种以上影像诊断方法能力差异性的客观标准[1]，本研究旨在应用ROC曲线系统地对比超声造影和增强CT在肝脏恶性病变中的诊断水平。

1 资料与方法1.1 一般资料选取2009年10月～2013年2月肝局灶性病变患者60例，其中男46例，女14例，年龄22～88岁，平均（55.18±13.53）岁。

1.2 仪器与方法采用GELogiQ-9、Philips iU22型彩超诊断仪，凸阵探头，中心频率为3.5 MHz。

超声造影剂采用Bracco SonoVue，2.4 ml肘静脉团注。

采用低机械指数（MI0.05）。

3 讨论临床医学评价某项试验诊断准确度传统的方法是计算灵敏度和特异度[2]，而在影像学诊断中经常会出现同影异病、同病多表现类型的情况，检查结果常常会以多等级诊断方式，如是、可能是、不清楚等表现，这种诊断方法显然不适合应用单一某点上的灵敏度和特异度指标来评价该项诊断方法的诊断能力。

ROC曲线自从80年代起被广泛用于医疗诊断性能的评价[3]，被认为是鉴定诊断信息质量的最佳统计学方法。

ROC 曲线下面积的计算方法

ROC 曲线下面积的计算方法
韩云峰
【期刊名称】《齐齐哈尔医学院学报》
【年(卷),期】2007(28)6
【摘要】@@ ROC是受试者工作特征(Receiver Operating Characteristic)的缩写.ROC曲线及ROC曲线下面积可作为某一诊断方法准确性评价的指标;通过对同一疾病的多种诊断试验分析比较,这些指标可帮助临床医生筛选出最佳诊断方案.国内外许多学者通过对不同类型资料进行研究,相继提出了ROC曲线面积估计、可信区间估计和面积比较假设检验的参数和非参数方法.本文系统介绍了ROC 曲线下面积的参数与非参数估计方法.
【总页数】2页(P697-698)
【作者】韩云峰
【作者单位】齐齐哈尔医学院公共卫生系流行病学与卫生统计学教研室,161042【正文语种】中文
【中图分类】R1
【相关文献】
1.ROC曲线绘制和曲线下面积比较的SAS宏包 [J], 李太顺;刘沛
2.在直角坐标系下平面曲线围成图形面积的定积分计算方法及技巧 [J], 侯江林
3.最大化ROC曲线下面积的不平衡基因数据集差异表达基因选择算法 [J], 谢娟英;王明钊;胡秋锋
4.在直角坐标系下平面曲线围成图形面积的定积分计算方法及技巧 [J], 侯江林
5.经腹超声和经阴道超声对剖宫产术后子宫瘢痕妊娠ROC工作曲线下面积(AUC)的诊断价值对比分析 [J], 夏敏玲; 曾小莉; 曹慧莹
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两个曲线比较大小的算法

两个曲线比较大小的算法
要比较两个曲线的大小，可以使用以下算法：
1. 面积比较法：计算曲线下的面积，然后比较两个曲线的面积大小。

这种方法适用于连续的曲线，可以使用数值积分方法（如梯形法则或辛普森法则）来近似计算曲线下的面积。

比较两个曲线下的面积大小，可以确定哪一个更大。

2. 最大值比较法：比较两个曲线在给定范围内的最大值。

可以按照给定的间隔（如每个像素点或每个时间步长）采样曲线的值，并找到两个曲线中的最大值。

然后比较最大值的大小，以确定哪个曲线更大。

这种方法适用于离散的曲线数据。

3. 拟合比较法：对两个曲线进行曲线拟合，例如拟合为多项式或其他参数化函数。

然后比较两个曲线的拟合函数，可以通过比较系数或其他相关指标（如拟合误差）来确定哪一个曲线更大。

这种方法适用于对曲线进行数学建模的情况。

需要注意的是，选择适当的算法取决于曲线的特性和应用场景。

某些情况下，可能需要结合多种方法来综合评估曲线的大小。

另外，如果曲线之间存在交叉或重叠，可能需要进一步分析来确定相对大小关系。

两条roc曲线比较的检验方法

两条roc曲线比较的检验方法在比较两条ROC曲线时，通常使用一些统计方法来进行检验，以确定它们是否在统计上有显著差异。

以下是一些常见的方法：DeLong 检验：DeLong 检验是一种用于比较两个相关的ROC曲线的非参数检验方法。

它基于零假设，即两个曲线没有显著差异。

R 中的pROC 包提供了实现DeLong 检验的函数。

你可以使用pROC::roc.test 函数来执行 DeLong 检验。

# 假设 roc1 和 roc2 是两个 ROC 曲线对象result <- pROC::roc.test(roc1, roc2)print(result)Hanley-McNeil 检验：Hanley-McNeil 检验是用于比较两个ROC曲线的方法，类似于DeLong 检验。

它也是基于零假设，即两个曲线没有显著差异。

你可以使用pROC::roc.test 函数并设置method 参数为"binormal" 来执行 Hanley-McNeil 检验。

# 假设 roc1 和 roc2 是两个 ROC 曲线对象result <- pROC::roc.test(roc1, roc2, method = "binormal") print(result)Bootstrap 方法：Bootstrap 方法是通过对原始数据进行有放回抽样来创建多个估计，然后计算差异的分布。

这样可以获得两个ROC曲线之间差异的置信区间。

你可以使用 R 中的 pROC::roc.test 函数并设置 method 参数为 "bootstrap" 来执行 Bootstrap 方法。

# 假设 roc1 和 roc2 是两个 ROC 曲线对象result <- pROC::roc.test(roc1, roc2, method = "bootstrap")print(result)请注意，这些方法的选择取决于你的数据和研究问题的特定情况。

AUC值得含义和计算方法

AUC值得含义和计算方法AUC（Area Under the ROC Curve）指的是ROC曲线下方的面积。

ROC 曲线是一种评估模型分类准确性的图形工具，通常用于二分类问题。

AUC 的取值范围在0到1之间，数值越大表示模型的分类性能越好。

AUC值的含义：1.AUC为1：表示完美分类器，能够将正样本与负样本完全分开；2.AUC为0.5：表示随机分类器，模型的预测性能与随机猜测没有差异；3.AUC小于0.5：表示预测性能较差，模型分类的方向与真实情况相反。

AUC的计算方法：2. 绘制ROC曲线: 以不同的阈值（threshold）为基准，根据预测值的大小，将样本划分为正例和负例。

然后，计算真正例率（True Positive Rate，TPR）和假正例率（False Positive Rate，FPR）。

TPR=TP/(TP+FN)，表示分类器正确预测出的正样本个数除以真实正样本个数；FPR=FP/(FP+TN)，表示分类器错误预测为正样本的个数除以真实负样本个数。

在选择不同的阈值时，可以得到一系列的TPR和FPR的组合，即ROC 曲线上的点。

3.计算AUC：AUC即ROC曲线下方的面积，可以通过多种方法进行计算，以下介绍两种常用的方法。

-直接计算：将ROC曲线下的面积分割成多个小矩形，每个矩形的宽度为FPR的差值，高度为对应的TPR值。

然后，将所有矩形的面积相加即可得到AUC值。

-梯形法：将ROC曲线下的面积分割成多个小梯形，每个梯形的两边分别为TPR和FPR所对应的点。

然后，计算所有梯形的面积相加得到AUC 值。

这种计算方式更为常用，因为它可以在绘制ROC曲线时直接采用，无需再次计算。

需要注意的是，当存在多个样本具有相同的预测值时，需要对这些样本进行合并处理，以避免算法的不稳定性。

总之，AUC作为衡量模型分类性能的重要指标，可以帮助我们判断模型的优劣。

值得一提的是，AUC不仅适用于二分类问题，也可以用于多分类问题的评估。

S2TOP-BLEED和CRUSADE评分量表对危重急性脑梗死患者出血转化风险的预测价值

S2TOP-BLEED和CRUSADE评分量表对危重急性脑梗死患者出血转化风险的预测价值李志伟;于雅南;武军元【期刊名称】《中国急救医学》【年(卷),期】2022(42)5【摘要】目的探讨S2TOP-BLEED和CRUSADE评分量表评估危重急性脑梗死患者住院期间出血转化风险的价值。

方法纳入61例未进行溶栓或血管内治疗的急性脑梗死因病情危重收入ICU治疗患者。

根据住院期间是否出现脑梗死后出血转化分为出血转化组(n=17)和非出血组(n=44)。

比较两组S2TOP-BLEED和CRUSADE评分,采用受试者工作特征(ROC)曲线评价两种评分量表对危重急性脑梗死患者出血转化风险的预测效能。

结果61例危重急性脑梗死患者住院期间出血转化发生率是27.9%。

出血转化和非出血两组患者年龄、脑梗死面积、入院时NIHSS评分、血小板、活化部分凝血活酶时间、国际标准化比值和纤维蛋白原差异无统计学意义(P>0.05)。

出血转化组CRUSADE评分明显高于非出血组(分:44.5±11.7 vs.31.0±11.7,P<0.001);而两组S2TOP-BLEED评分差异无统计学意义(分:14.2±2.5 vs.14.3±3.3,P=0.934)。

CRUSADE评分预判脑梗死后出血转化的ROC曲线下面积AUC是0.784,有统计学意义(P=0.001),而S2TOP-BLEED评分预判脑梗死后出血转化的AUC是0.485,无统计学意义(P=0.853)。

CRUSADE 评分预判脑梗死后出血转化的最佳分界点是42分。

结论CRUSADE评分系统对危重急性脑梗死患者住院期间发生脑梗死后出血转化具有良好的预测价值,当评分为42分时发生出血转化的风险显著增加。

【总页数】5页(P412-416)【关键词】急性脑梗死;出血转化;S2TOP-BLEED评分;CRUSADE评分【作者】李志伟;于雅南;武军元【作者单位】北京市第一中西医结合医院脑病科;首都医科大学附属北京朝阳医院急诊医学中心心肺脑复苏北京市重点实验室【正文语种】中文【中图分类】R74【相关文献】1.阿尔伯塔卒中项目早期CT评分和溶栓后出血评分以及相关因素对急性脑梗死溶栓后出血转化的预测价值2.急性脑梗死静脉溶栓前后美国国立卫生研究院卒中量表评分与收缩压变化值在颅内出血性转化中的预测价值3.PRECISE-DAPT评分与CRUSADE评分对老年急性冠脉综合征患者经皮冠状动脉介入术后出血事件预测价值比较4.改良溶栓后出血评分量表在急性脑梗死溶栓后出血转化中的预测价值5.CRUSADE评分与HAS-BLED评分评估非ST段抬高型急性冠脉综合征患者双重抗血小板治疗后出血风险的价值比较因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。