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影像学诊断评价中的参数法ROC曲线分析
目的 探讨采用ROC曲线参数分析法对影像学分类诊断结果进行评价的价值,并介绍ROC曲线参数分析软件ROCKIT.方法 2名医师分别对60幅肺部CT图像进行肺结节良恶性5级分类诊断.分别用ROCKIT软件和SPSS软件对他们的诊断结果进行参数法和非参数法ROC曲线分析.结果 对2名医师的诊断结果利用ROCKIT进行参数法ROC分析时,ROC曲线下面积分别为0.940士0.039和0.785士0.075(Z=2.056,P=0.040),利用SPSS进行非参数估计时结果分别为0.913士0.042和0.771士0.075.通过ROCKIT软件可绘制光滑的拟合ROC曲线,SPSS软件可绘制不光滑的经验ROC曲线.结论 当有序分类资料样本量适中时,参数估计一般均无偏倚,非参数估计的结果可能小于真实值；ROCKIT软件是双正态参数法ROC曲线分析的有力工具.
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ROC曲线下面积的ML估计与假设检验
目的探讨诊断试验中配对设计资料的ROC分析方法.方法在双正态模型基础下应用ML估计方法计算ROC曲线下面积,正态近似法估计面积的可信区间及假设检验.结果由迭代法进行参数估计,得到ROC曲线下的面积、面积的标准误及置信区间,可计算出面积比较的U检验统计量.结论可用于配对设计的诊断试验的比较和评价,包括对连续性和等级分类资料的处理.
关键词： 双正态模型 ROC曲线下面积(AUC) ML估计 诊断试验 -
logistic回归模型在ROC分析中的应用
目的 探讨logistic回归模型在有协变量或多指标联合诊断试验ROC分析中的应用.方法 根据疾病状态建立logistic回归模型,通过形成的预测概率或联合预测因子为分析指标,并结合非参数模型和双正态模型建立ROC曲线.结果 通过实例阐述了整个分析过程,并说明了该试剂盒的有效性,同时利用两种模型得到了一致的结果.结论 ROC分析中结合logistic回归模型简单有效,尤其适用于有协变量或多指标联合诊断试验的分析评价.
关键词： 诊断试验 ROC曲线 冠心病 Logistic模型 双正态模型 -
影像学诊断试验的双正态模型参数法ROC曲线分析
目的:运用受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线的双正态模型参数法分析影像学诊断试验资料.方法:选择影像学上常见的单个诊断试验的连续性资料和两个完全相关诊断试验的有序分类资料进行分析;前者选取49例胃肿瘤性病变患者,进行常规MRI及弥散加权成像(diffusion-weighted image,DWI),分析胃良性和恶性占位之间的表观扩散系数(apparent diffusion coefficient,ADC)值差异,并确定其佳截断点;后者选取55例孤立性肺结节(solitary pulmonary nodule,SPN)的HRCT及PET/CT资料,比较两成像模式的诊断效能.结合ROC分析软件ROCKIT行ROC分析,参考的“金标准”皆为病理结果,差异性检验的水准d=0.05.结果:前者诊断试验获得ROC曲线下面积Area(Az)=0.963 5,ROC曲线相关参数a=2.347 6,相关参数b=0.844 7,约登指数大值所对应的佳截断点为1.915;后者诊断实验HRCT与PET/CT两诊断模式所获得的ROC曲线下面积分别为0.8127和0.959 0,相关系数为0.827 9;两者ROC曲线下面积的差异性Z检验,获得的单尾P值为0.000 1.结论:运用双正态模型参数法结合ROC曲线分析专用软件ROCKIT可以对影像学诊断试验资料进行系统分析,在单个诊断试验连续性资料的佳工作点的确定及有序分类资料的诊断效能比较上可以实现有效的ROC评价.
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四种与冠心病相关指标联合诊断冠心病价值评价
目的:探讨logistic多指标联合诊断试验ROC分析中的应用,评价4种与冠心病发病有关指标在冠心病诊断及联合诊断中的效果.方法:根据疾病状态建立logistic回归模型,通过形成的预测概率或联合预测因子为分析指标,并结合双正态模型建立ROC曲线.结果:通过实例阐述了整个分析过程,并说明了指标对诊断冠心病的有效性,确定了基于联合诊断的佳工作点.结论:ROC分析中结合logistic回归模型简单有效,尤其适用于有协变量或多指标联合诊断试验的分析评价.
关键词： 诊断试验 ROC曲线 冠心病 Logistic模型 双正态模型
