受试者工作特征ROC曲线在超声诊断中的应用.pdfVIP

《中外医学研究》第 10 卷 第 9 期（总第 161 期）2012 年 3月　　综　　述 Zongshu 受试者工作特征(ROC)曲线在超声诊断中的应用 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　刘洋①　刘宁① 【关键词】 　　 　受试者工作特征 ；　超声 ；　诊断 　　 中图分类号　R445.1 文献标识码　A 文章编号　1674-6805(2012)09-0149-03 　　估计与比较诊断试验准确度，在诊断医学研究中具有十分 过 (0，0) 和 (1，1) 两点，这两点分别相当于灵敏度为 0 而特异度 重要的意义。受 试者工作特征 (receiver operating characteristic， 为 1 和灵敏度为 1 而特异度为 0。理论上，完善的诊断有 TPF=1， ROC) 曲线是采用诊断试验灵敏度与假阳性率 (1- 特异度 ) 绘制 FPF=0，图中表现为 ROC 曲线从原点垂直上升到图的左上角，然 的图形，曲线反映了随灵敏度增加，试验假阳性率的改变情况 [1] 。 后水平到达右上角 ；完全无价值的诊断有 TPF=FPF，是一条从原 其中 ROC 曲线下面积指标因不受患病率和诊断阈值的影响，可 点到右上角的对角线 ；一般 ROC 曲线位于正方形的上三角。 对两个诊断试验的准确度进行综合比较，从而成为目前公认的 　　采用 ROC 曲线表示检查的准确性与每个检查者采用的诊断 诊断试验最佳评价指标 [2] 。国外对 ROC 曲线分析的应用研究范 标准无关。ROC 曲线只与检查结果中患者与正常人所属的两个正 围一直不断扩大，目前几乎所有的影像学领域都用来进行主观评 态分布的重叠程度有关，它决定了 ROC 曲线的位置和形状。在 价研究。在我国虽然起步较晚，但目前已引起诊断界的重视，其 实际应用中，通常判断的等级分为五等 (1 肯定是，2 可疑是，3 理论及应用的研究正不断发展。本文在回顾 ROC 曲线的发展历 不能肯定，4 可疑不是，5 肯定不是 )。 史、复习基本原理的同时，将其近年来在超声诊断中的应用作简 2.2　ROC 分析的准确性评价指标　 要介绍。 　　常用的模型评 价指标有总体准确度 (overall accuracy)、灵 1　历史回顾 敏 度 (sensitivity)、特 异度 (specificity)、ROC 曲线下面积 (AUC)、 　　ROC 曲线及其分析方法以统计决策理论为基础，起源于电 Kappa 统计 量 和 TSS(true skill statistic)。 目前最 常用的 方 法为 子信号观测理论 [3] [4] AUC。理论上 AUC 值在 1.0 和 0.5 之间。在 AUC0.5 的情况下， 。1971 年 Lusted 在 Science 杂志上 发 表文 章指出，为了衡量某诊断试验的价值，必须测量试验观测者的 AUC 越接近于 1，说明诊断效果越好。AUC 在 0.5 ～ 0.7 时有较 能力，而 ROC 曲线能提供研究观测者能力的理想工具。尽管 低准确性，AUC 在 0.7 ～ 0.9 时有一定准确性，AUC 在 0.9 以上 Lusted 的文章只评价了 X 线片观测者的诊断准确度，但 ROC 曲 时有较高准确性。AUC=0.5 时，说明诊断方法完全不起作用，无 线目前已广泛应用于许多医学领域，诊断医学中的观测者可用 诊断价值。AUC0.5 不符合真实情况，在实际中极少出现。该指 ROC 曲线判断诊断试验有无区分疾病的能力。1978 年 Metz[5] 根 标及其标准误的计算目前有非参数法、半参数法和参数法。 据实际情况描述了 ROC 曲线研究的设计以及分析这类数据的方 3　超声应用　 法，特别强调采用 ROC