Отрывок: Для идеального классификатора график ROC-кривой проходит через верхний левый угол, где доля истинно положительных случаев составляет 100% или 1,0 (идеальная чувствительность), а доля ложноположительных примеров равна нулю. Поэтому чем ближе кривая к верхнему левому углу, тем выше предсказательная способность модели. Наоборот, чем меньше изгиб кривой и чем ближе она расположена к диагональной прямой, тем менее эффективна модель. Диагональная линия соответствует «бесполезном...
Название : Использование ROC-анализа для подтверждения алгоритмически установленного диагноза красного плоского лишая
Другие названия : Using ROC analysis to confirm an algorithmically established diagnosis of lichen planus
Авторы/Редакторы : Серикова, Е.Н.
Калаев, В.Н.
Серикова, О.В.
Дата публикации : 2020
Издательство : Самарский национальный исследовательский университет
Библиографическое описание : Серикова Е.Н. Использование ROC-анализа для подтверждения алгоритмически установленного диагноза красного плоского лишая / Е.Н. Серикова, В.Н. Калаев, О.В. Серикова // Информационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2020). Сборник трудов по. материалам VI Международной конференции и молодежной школы (г. Самара, 26-29 мая): в 4 т. / Самар. нац.-исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т систем. обраб. изобр. РАН-фил. ФНИЦ "Кристаллография и фотоника" РАН; [под ред. В. А. Соболева]. – Самара: Изд-во Самар. ун-та, 2020. – Том 3. Математическое моделирование физико-технических процессов и систем. – 2020. – С. 262-266.
Серия/номер : ;39
Аннотация : Использование ROC-анализа позволило авторам определить цитогенетические критерии, позволяющие подтвердить диагноз «красный плоский лишай», полученный в результате отбора наиболее информативных признаков и интерпретации микроядерного теста в буккальном эпителии, рассчитав их критические значения, чувствительность и специфичность для использования в качестве диагностических тестов. Увеличение количества клеток с микроядрами в области поражения красным плоским лишаем является признаком генетической нестабильности, которая может запустить процесс их озлокачествления. Распознавание ядерных аберраций на фоне деструкции ядра дает возможность диагностировать у пациентов красный плоский лишай.
URI (Унифицированный идентификатор ресурса) : http://repo.ssau.ru/handle/Informacionnye-tehnologii-i-nanotehnologii/Ispolzovanie-ROCanaliza-dlya-podtverzhdeniya-algoritmicheski-ustanovlennogo-diagnoza-krasnogo-ploskogo-lishaya-84856
ISBN : 978-5-7883-1513-3
Другие идентификаторы : Dspace\SGAU\20200730\84856
Располагается в коллекциях: Информационные технологии и нанотехнологии

Файлы этого ресурса:
Файл Описание Размер Формат  
paper 39.pdfОсновная статья444.8 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть
Показать полное описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.