ROC曲线方法及其在医学诊断试验评价中应用的研究

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科学地评价诊断试验和筛检技术,不仅对于正确认识其临床应用价值,提高诊断水平有着重要的意义,而且能有效避免不必要的资源浪费.该文较为系统地开发了国外学者于近年提出的ROC曲线分析方法,并探讨了其在医学诊断试验评价中的应用:①双正态模型下的ROC曲线分析.应用极大似然估计方法,对诊断试验的ROC曲线下面积、面积的可信区间进行估计,对两个试验的曲线下面积比较进行假设检验.并将这些方法应用于胃癌影像学诊断的实际资料的分析和评价.②确诊偏性条件下的ROC曲线分析.当数据存在确诊偏性时,将未确诊数据视作缺失,给出ROC曲线下面积的极大似然估计、面积的方差估计;对两个相关试验的ROC曲线下面积比较进行假设检验.对胃癌影像学诊断的实际资料进行模拟缺失抽样,并将分析结果与双正态模型下该资料的分析结果进行比较和评价.③多指标联合的ROC曲线分析.介绍了在Fisher线性判别准则下,确定多指标线性组合后ROC曲线下面积的估计方法,建立了相应的分析程序.应用该方法对口腔颊囊粘膜癌变的细胞增殖和凋亡等诊断指标进行了综合分析和评价.④ROC曲线最优切入点的选取.基于错判造成的总损失量达到最小的准则,结合各分类的先验概率,介绍了定量选取ROC曲线最优切入点的方法.结合口腔颊囊粘膜癌变的临床资料,对银染核仁形成区(AgNOR)指标ROC曲线进行最优切入点的选取,从而为确定诊断临界值提供了依据.

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作者
邹莉玲;
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作者单位

东南大学;

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授予单位东南大学;
学科流行病学与卫生统计学
授予学位硕士
导师姓名沈其君;
年度 2003
页码
总页数
原文格式 PDF
正文语种中文
中图分类卫生统计学;
关键词
ROC曲线; 诊断试验评价; 双正态模型; 确诊偏性; Fisher准则; 多指标联合; 切入点; 临界值;

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