计算机辅助诊断模型内部验证方法的定量评价

• 作者: 杨秋英 陈卉 陈婕卿
• 来源期刊: 北京生物医学工程
• 学科: 医学
• 关键词: 计算机辅助诊断 分类器 Logistic回归 验证 胰腺癌
• 年，卷（期）: 2016,（6）
• 所属期刊栏目: 论著
• 页码范围: 588-592
• 页数: 5页
• 分类号: R318|R576|TP311
• 字数: 4100字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-3208.2016.06.07

摘要

目的 定量比较4种常用的内部验证方法,为评价计算机辅助诊断模型性能时选择验证方法提供参考依据.方法 利用Logistic回归模型完成大样本集(n=415)和小样本集(n=76)下的胰腺癌诊断任务,分别采用保持法、k折交叉验证法、留一法和0.632 Bootstrap法共4种内部验证方法,并用诊断的正确率、敏感度、特异度和ROC曲线下面积评价诊断的稳定性、偏倚和运算效率.结果 对大、小样本集,0.632 Bootstrap验证方法得到的正确率、敏感度、特异度和ROC曲线下面积的标准误分别为0.012、0.014、0.010、0.010以及0.013、0.014、0.010、0.011,均小于其他验证方法,其他方法均不同程度地高估或低估模型性能.结论 考虑验证的简洁有效性,k折交叉验证法在大样本量的情况下即可达到内部验证的最佳效果,在小样本量情况下推荐使用0.632 Bootstrap进行验证.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈卉	首都医科大学生物医学工程学院	59	663	12.0	25.0
2	陈婕卿	首都医科大学生物医学工程学院	7	23	2.0	4.0
3	杨秋英	首都医科大学生物医学工程学院	11	20	3.0	4.0