基于ROC分析及样本熵的轴承故障检测

轴承故障检测对旋转机械的维护至关重要。尽管已有的故障诊断方法取得了长足的进步,但仍然面临着一些挑战,如缺乏足够的故障数据用于训练,对复杂的分布式数据的有效性不高,对早期故障的敏感性低,以及噪声和离群值的干扰。因此,本文提出了一种基于样本熵和ROC分析的故障检测方法,通过提取振动信号的样本熵指标,然后使用ROC分析对其进行检测。实验结果表明,本文所提方法能够以较高的准确率检测轴测故障。

ROC分析技术在机器学习中的应用

ROC(Return-Of-Certain)分析是一种通过比较决策和行动的结果预测系统性能的技术。当系统被嵌入一个大数据集中时,其性能可能会发生变化,从而需要重新分析其决策和行动结果。在机器学习领域,ROC分析技术是一种用于分析和改进机器学习算法性能的工具,可对比模型的决策结果与实际结果,以确定其准确性、鲁棒性和有效性。

ROC分析技术在机器学习中的应用

ROC(受试者工作特征)分析技术是一种用来衡量分类算法和图示它们性能的技术。与传统的正确率相比,ROC分析更能够全面地描述分类算法的分类性能。该方法具有可信度高,描述客观精确,特别是不受数据环境影响等优势。对国内外这一方法的研究成果进行了较为系统地介绍,详细分析了它的优缺点,最后对这一技术的发展进行了展望。

具有协变量或干扰因素的诊断试验数据的ROC分析

目的 探讨具有协变量或干扰因素的诊断试验数据的评价问题 ,建立相应的统计模型及分析方法。方法 基于ROC分析给出多变量ROC模型 ,采用有序logistic连接函数 ,利用SAS软件进行参数估计 ,得到有协变量情况下的ROC曲线方程及曲线下面积。文中结合检测动脉硬化的数据 ,说明了其用法。结果 采用文中给出的方法 ,可以有效地扣除协变量的影响 ,准确地评价诊断的作用。结论 本文提供的方法能够有效地解决诊断试验中具有干扰因素影响的问题。

ROC分析方法在病因学研究中的应用

疾病发生发展过程中的基本医学研究问题包括：致病因素引起疾病的发生,对疾病进行诊断,预防和治疗疾病,疾病转归产生结局等。围绕这一系列过程可以产生很多研究命题,可以运用到很多统计学方法,其中ROC分析方法在诊断试验中应用较多,在其他疾病发生发展环节尚未被充分应用,值得我们进一步深入研究。本文探讨ROC分析方法在病因学研究中的应用。

糖尿病性视网膜病变血糖控制水平的ROC分析

目的 对预防 2型糖尿病患者视网膜病变发生的血糖控制水平进行初步探索。方法 回顾性调查研究 ,运用ROC分析。结果 单独考虑早餐前血糖的作用 ,血糖水平控制在 7 9mmol/L(7 6～ 8 3mmol/L)可作为预防视网膜病变发生的安全参考值。结论 血糖水平增高作为糖尿病最主要的特征在糖尿病性视网膜病变的发生和进展中起着重要的作用 ,良好的血糖控制可明显减少病变的发生并延缓其进展。建议糖尿病患者应该定期检测血糖和HbA1c水平 ,正确评价血糖控制情况 ,以预防视网膜病变的发生。此外 ,还应该注意行常规的眼科检查。

临床试验评价的ROC分析方法

目的探讨新药临床试验效果的评价问题,给出一种新的统计分析方法。方法基于ROC分析给出多变量ROC模型,采用有序logit联系函数,利用SAS软件进行参数估计,得到有协变量及交互作用情况下的ROC曲线方程及曲线下面积。结果采用文中给出的方法,可以有效地扣除协变量的影响,用ROC曲线直观地评价药物之间的差别和作用。结论本文提供的方法能够更有效地对临床试验做出客观和准确的评价。

评价判别模型诊断效果的ROC分析

ＲＯＣ分析已成为评价诊断试验的一种重要方法。本文介绍了ＲＯＣ分析的基本思想，提出用ＲＯＣ分析评价判别模型的优劣，给出了ＲＯＣ曲线回归估计的方法，并且导出了估计ＲＯＣ曲线下面积Ａ及标准误ＳＥ（人）的公式。该法的优点是：１）结合灵敏度ＴＰ和特异度１—ＦＰ综合评价模型；２）在一定程度上克服异常值对判别模型的影响；３）根据实际需要选择合适的判别标准。文中给出了应用实例。

SPSS中的ROC分析用于CH筛查方法的评价

[目的]确立筛查新生儿先天性甲状腺功能低下症(CH)中促甲状腺素(TSH)的切值。[方法]应用SPSS软件包中新颖的ROC分析法,来对新生儿先天性甲状腺功能低下症的筛查方法进行科学评价。[结果]ROC分析能方便地算出不同的TSH的敏感性与特异性等6项指标,新生儿筛查CH的TSH最佳临界值为10mU/L,其敏感度为99.2%,特异度为93.6%,AUC为0.964,SE为0.5%。[结论]ROC曲线能将诊断方法的敏感性与特异性结合起来进行分析,又能表示为"曲线下的面积越大,其诊断试验效果越好",确定TSH的最佳切值为10mU/L。

应用ROC分析猕猴掌跖骨性差

为用ROC分析猕猴掌跖骨的性差大小,取成年猕猴掌骨标本44例（14雄,30雌）,跖骨标本45例（14雄,31雌）.选择掌跖骨长度和骨干横径2个变量进行测量.数据分析采用SPSS 20.0软件.统计处理采用逻辑回归和ROC分析.结果表明：两侧掌跖骨长度性差较大,ROC曲线下面积（AUC）变化范围为0.917~0.994;侧别之间的性别差异较小;掌跖骨长度的性差明显大于骨干横径性差;ROC分析显示5根掌跖骨的长度性差大小不同,两侧的掌骨性差明显大于跖骨.结果提示：猕猴掌跖骨性差显著,掌跖骨的长度变化主要受基因控制,骨干横径主要受到环境因素的影响.掌跖骨性差模式可能与人类明显不同,可能很好地反映了遗传与环境因素的交互作用.

SPSS中的ROC分析用于检验/诊断方法的评价

[目的 ]介绍如何用SPSS软件包中新颖的ROC分析法 ,来对一种或几种检验 /诊断方法进行科学评价。[方法 ]回顾目前文献中的存在问题 ;对四格表排列、数据库录入以及ROC命令默认设置提出应用或改变建议 ;举例说明定性、定量资料的ROC分析方法 ;介绍 2或 3种诊断方法诊断效能比较的ROC分析方法与结果 ;ROC分析结果与列联表分析、logistic回归及判别分析结果相印证。[结果 ]按本文建议 ,ROC分析能方便地对一种或几种检验 /诊断方法进行科学评价 ,算出其敏感性与特异性等 6项指标 ,且与其他 3种分析方法统一、对应。 [结论 ]ROC曲线能将诊断方法的敏感性与特异性结合起来进行分析 ,而不是仅侧重于其敏感性或特异性 ,又能表示为“曲线下的面积越大 ,其诊断试验效果越好” ,既全面又直观 ,又与其他统计分析方法结果对应、统一 ,值得在检验

比例优势模型实现ROC分析的方法及其应用前景分析

目的探讨比例优势模型在ROC分析中的应用前景。方法比较比例优势模型与双正态模型等经典方法所计算的ROC曲线下面积及其标准误;采用灵敏度残差平方和与决定系数两个指标评价参数模型的拟合优度。结果在一般情况下,由比例优势模型所得到的ROC曲线指标结果与经典方法很接近;对于有序分类资料和连续型资料,该模型的拟合效果均较好;但由于该模型获得的ROC曲线形状单一,有些情况下该模型的拟合不理想。结论与经典的方法相比,比例优势模型有其自身的特点,实际应用时应慎重做出选择。

基于ROC分析的Canny算法在景象匹配中的应用

根据ROC分析方法能对分类识别算法进行多门限评估的特点,利用其改进Canny算法性能并应用于景象匹配。首先由不同参数组合的Canny算子计算图像的多个边缘提取图,并逐像素进行统计,得到边缘像素相关图;然后采用ROC曲线分析找到最佳的关联阈值,从而确定理论边缘图;最后将参考图与实时图所对应的理论边缘图进行景象匹配。实验结果表明,该方法在参考图和实时图存在一定几何畸变和灰度差异的情况下,能取得较高的平均匹配精度与正确匹配概率。此外,该方法克服了传统Canny算子采用固定参数的缺点,根据多参数自动进行筛选优化,有较强的工程实用性。

依靠空腹血糖及OGTT筛查新糖尿病人的情况及ROC分析

目的:了解新筛查糖尿病(D M)人的血糖情况。方法:应用A dvantageⅡ血糖仪对以前未诊断为D M的1702人进行75g O G TT检查,分析空腹及2h血糖与D M、IG T、IFG的关系及A D A新建议的情况。结果:2h血糖≥11.1m m ol/L者占D M的91.49%,空腹血糖≥7.0者占D M的45.37%、占2h血糖≥11.1m m ol/L者的40.28%。2h血糖≥11.1m m ol/L、空腹血糖≥6.11m m ol/L、空腹血糖≥5.56m m ol/L分别涵盖了91.5%、65.2%、79.6%的D M者。虽然正常空腹血糖降低后可筛查出更多的D M及IG T,但与2h血糖指标比较仍不理想。经R O C曲线分析用空腹血糖预测2h血糖≥11.1m m ol/L及D M的最佳切点都是5.78m m ol/L(104m g/dL),与A D A新建议的正常值<5.56m m ol/L(100m g/dL)基本相符。将IFG标准降低有利于D M的预防,将IFG与IG T统称为糖尿病前期可减少一些交叉和混乱,但又会出现新的问题。结论:依靠2h血糖与空腹血糖诊断D M差异显著,应加强O G TT检测。

腮腺肿瘤患者唾液CEA及CA125的ROC分析

目的通过ROC分析方法,观察并对比唾液样本及血液样本的CA125及CEA水平变化对腮腺肿瘤的临床诊断效能。方法检测正常对照组(30例)和腮腺肿瘤患者(101例)的腮腺液、混合唾液及血液的CA125及CEA水平,通过ROC分析,观察两种标志物单独及联合应用时,诊断腮腺肿瘤的敏感度(SE)、特异度(SP)、AUC值及界值(cutoff)。结果 ROC分析结果显示,混合唾液CA125及CEA对腮腺肿瘤的诊断效能最高(AUC分别为80.4%,78.4%),二者独立应用的诊断效能与联合应用无显著差异。腮腺液及血液样本CA125及CEA的诊断效能处于较低水平(AUC<65%)。结论混合唾液样本CA125与CEA水平的变化可以较好地反映腮腺肿瘤的存在,其临床效能优于腮腺液及血液样本。

临床病史在CT平扫诊断早期大脑中动脉梗死中的价值:ROC分析

目的 :用受试者操作特性 (ROC)分析方法评价临床病史在CT平扫诊断早期大脑中动脉 (MCA)供血区梗死中的价值。方法 :回顾性分析证实的有或无早期MCA梗死 ( <12h)病例各 3 5例 ,3名医师在有或无病史情况下分别进行诊断 ,采用Windows 95版Rockit软件进行分析。结果 :无病史结果与有病史结果相比 ,诊断敏感性和准确率分别从 77%、67%增至 88%、88%,有病史结果ROC曲线下面积明显大于无病史时的面积 (P <0 .0 5 )。结论

ROC分析方法在中医辨证诊断量表研制过程中的应用

ROC分析是一种把灵敏度和特异度结合起来综合评价诊断准确度的一种方法,可以用于中医辨证诊断量表研制过程中的条目池筛选,条目权重确定个阈值计算环节,有助于解决中医辨证诊断结果的客观化、诊断信息的准确性和完整性问题,具有较好的操作性。

依时ROC分析方法学综述

医学中常常需要评价某种标志物、影像指标或评分工具对疾病发生、诊断和预后的预测性能[1]。受试者工作特征(receiver operating characteristics,ROC)曲线分析是面向上述研究目标的一类统计学方法,其基于“金标准”将疾病状态进行二分类,进而综合分析待评价指标各阈值所对应的灵敏度、特异度信息。然而疾病状态与时间有关,可经历“从无到有”的变化过程[2]。

诊断能力评价的统计学方法——ROC分析

ROC是Receiver Operating Characteristic的缩写，目前ROC分析已经被广泛应用于临床诊断研究中，特别是在针对定量资料的诊断能力评价中，发挥了重要的作用。在诊断能力分析中，通常从经过“金标准”诊断方法确诊的患者和非患者人群中各抽取一个样本，并对受试者完成试验诊断方法的诊断检查，通过与金标准诊断结果的比较，计算灵敏度、

恶性梗阻性黄疸的影像学诊断价值的ROC分析

目的用受试者操作特性曲线(receiveroperatingcharacteristiccurves,ROC)分析方法评价超声、CT、核磁共振胰胆管造影(MRCP)对恶性梗阻性黄疸的诊断价值。方法分析疑恶性梗阻性黄疸病例中同时有超声、CT、MRCP资料共65例,经手术与病理证实的恶性梗阻性黄疸病例共40例作为研究对象。用SAS6.12软件进行ROC分析。结果ROC分析显示:超声诊断恶性梗阻性黄疸病例的ROC曲线下面积(Aus)=0.882,CT诊断恶性梗阻性黄疸病例的ROC曲线下面积(Act)=0.920,MRCP诊断恶性梗阻性黄疸病例的ROC曲线下面积(Amrcp)=0.956。表明MRCP在诊断恶性梗阻性黄疸疾患的价值高于B超、CT。结论对疑恶性梗阻性黄疸的病人超声是首选诊断方法,MRCP、CT的诊断价值高于超声。