使用接收操作特征(ROC)曲线评价影像学诊断的精确度

接收操作特征(Receiver operating characteristic,简称ROC)曲线是较受欢迎的评价医学诊断精确度的方法。非参数ROC曲线易于计算,可由对应于每一自然阈值的一对假阳性率(FPR)和真阳性率(TPR)而得。而参数ROC曲线则可假设双正态模型。曲线下总面积是总结诊断精确度的一个常用的统计量。我们用MRI诊断多发性硬化症(MS)为例,研究表明对于诊断MS,MRI比CT精确。

N-P准则下的多传感器信息融合算法设计

传感器是环境感知中实现高度自动化的关键组件。为了实现多传感器系统高水平的抗干扰性和鲁棒性,针对局部传感器稳定性差及精度不足的问题,创新性地提出了一种基于统计判决的多传感器信息融合算法。首先,完成了多传感器融合的基本建模,并设计了单传感器的单值概率特性计算方法。然后,对传统单传感中卡尔曼滤波方法进行了优化设计,消除了累计误差的影响。最后,通过引入奈曼-皮尔逊(N-P)准则完成了多维度评估的多传感器信息融合算法设计。接收者操作特征(ROC)曲线评估试验结果证明了所提算法在理论上的正确性和合理性。相比其他算法,所提算法在抗干扰性和容错性等性能方面有显著优势。实际无人机测试证明了该算法具有一定的实用性。

嵌入式操作系统非定期任务均衡调度仿真

为了解决当前方法在对嵌入式操作系统中的非定期任务进行调度过程中存在带宽利用率不高、平均端到端时延较长、非定期任务吞吐率较小、非定期任务传输成功率不高以及非定期任务调度负载均衡度较差的问题,提出一种基于路由度量的嵌入式操作系统非定期任务均衡调度方法,根据系统节点带宽利用率,去除嵌入式操作系统中节点任务负载接近转发阈值上限的节点,同时根据系统节点最大转发代号以及节点当前已用带宽,计算系统各个节点的可调用带宽,选取系统非定期任务转发最佳节点,同时充分考虑系统非定期任务转发链路关键度,设置链路最大负载,根据系统非定期任务转发链路剩余带宽选取最佳转发链路,计算最佳转发链路上最佳转发节点的剩余能量,并根据计算结果接收非定期任务流负载,实现均衡调度。实验结果表明,提出方法克服了Storm拓扑结构热边方法存在的缺点与不足,具有可行性与有效性。

间歇式滑坡变形力学机制与单体预警案例研究

水库区水位波动条件下常诱发滑坡阶跃,阶跃指滑坡的变形突然发生、戛然而止,位移曲线呈多台阶状,具有间歇式、突发、(准)周期性的特点。选取典型阶跃型水库滑坡案例,在现场多年监测工作基础上,揭示滑坡变形特征,引入黏滑理论,阐明滑坡阶跃力学机制;其次,考虑现有预警方法在阶跃型滑坡中的局限性,基于机器学习开发预警新方法。结果表明:渗流作用下滑带土黏滑可能是滑坡阶跃的力学机制;采用多机器学习算法,选取人工神经网络(artificial neural network,ANN)和C5.0算法综合确定了西南库区某大型滑坡水位与水位变化率阈值,建立了该二维预警阈值间的反比例数学关系,预警准确率达86.7%。该研究将黏滑理论引入滑坡力学机制分析中,并基于多机器学习算法综合确定预警阈值,为相关研究及应用提供借鉴。

基于ROC曲线评估CT三维重建诊断膝关节骨折的临床价值

目的探讨基于接收者操作特征(ROC)曲线评估CT三维重建诊断膝关节骨折的临床价值。方法2019年2月至2022年1月选择在本院诊治的100例膝关节骨折患者作为研究对象,所有患者都给予数字X线摄影术(DR)检查与CT三维重建检查,判断检出率、诊断准确率,采用ROC曲线评估诊断价值。结果①在100例患者中,手术确诊为股骨骨折44例、胫骨骨折26例、髌骨骨折20例、腓骨骨折10例。②CT三维重建对股骨骨折、胫骨骨折、髌骨骨折、腓骨骨折的总检出率为100.0%,明显高于DR的82.0%(P<0.05)。③CT三维重建为膝关节骨折的诊断准确率为96.0%,明显高于DR的80.0%。④ROC曲线显示DR和CT三维重建诊断膝关节骨折的最大曲线下面积为0.734和0.859。结论相对于DR,CT三维重建诊断膝关节骨折具有很高的检出率与诊断准确率,ROC曲线评价其诊断曲线下面积也更高。

WSN中数据融合阶段的自适应入侵检测方案

针对基于无线传感网络(WSN)的关键基础设施安全监测问题,提出一种基于数据融合阶段的自适应入侵检测算法。该算法以基于权重的簇化网络结构为基础,利用异常检测子系统和误用检测子系统分别检测已知攻击和未知攻击,然后通过跟踪2个子系统接收操作特征(ROC)和奖惩机制,自动调整转发至2个子系统的融合数据比例,即可实现在数据融合阶段对关键基础设施的自适应入侵检测。仿真分析表明:该算法的准确率和检测率高达99.6%和94.9%以上,与其他经典入侵检测系统相比,可分别至少提高0.5%和10.2%左右。

无线传感网络中的自适应入侵检测算法

针对无线传感网络的入侵检测算法因大多基于数据挖掘算法,所建立的监测系统易遭受未知攻击的问题,提出1种自适应的入侵检测算法:跟踪每个子系统的接收操作特征(ROC),再依据ROC行为特征,自适应地调整转发至每个子系统的融合数据的比例,达到在数据融合阶段运行入侵检测系统,实现有效监测的目的。仿真结果表明,基于该算法的监测系统具有99%的准确率。

基于多尺度小波特征的高光谱影像亚像素目标识别

提出了一种基于多分辨率小波高频特征系数的高光谱遥感影像亚像素目标识别方法。首先利用多尺度小波变换将光谱信号分解为不同尺度的高频特征信号,然后借助接收操作特性曲线(ROC)和马氏距离投影寻踪求取一维最佳识别特征,最后通过高斯最大似然决策函数求解亚像素目标的存在概率。通过 38种小波函数的高光谱数据实验证明,该方法对亚像素目标的识别效果较好。

卫星传版系统的使用（二）

五 接收文件的压缩与解压缩 目前大多数报纸都使用方正飞腾排版软件排版,生成PS文件进行输出.在本地局域网中,通常PS文件保存在某一个固定的目录下,而PS文件调用的补字文件、图像文件一般都保存在多个其他不同的目录下.当在本地局域网中进行输出时,输出软件的参数设置可以设定多个图像文件的保存路径和补字文件的保存路径,输出时就可以调用PS文件所需要的所有相关文件.而通过卫星传版系统实现远程异地印刷时,需要同时传送PS文件及其需要调用的所有文件,如果没有足够的文件,输出时将会出现缺字和缺图的现象,从而产生严重错误.

彩色图像边缘特征及其人脸检测性能评价

介绍了一种有效的彩色图像边缘特征提取算法,提出了一种新的边缘方向编码——双轴对称方向编码,利用多重交叉验证的ROC(receiver operating characteristic)曲线对基于颜色及其边缘直方图的SVM(supportvector machine)人脸检测进行平均性能评价.实验结果表明,图像颜色边缘特征比灰度边缘特征具有明显优势.通过分别与RGB三色直方图线性拼接,新的双轴对称边缘方向编码表现出比传统方向编码更好的SVM分类性能.利用颜色及其边缘直方图特征能够明显提高人脸检测性能,分辨出不同光照条件下、不同表情甚至部分遮挡的非深度旋转的彩色人脸.

基于DCT特征点的感知图像Hash函数

本文提出一种基于离散余弦变换(DCT)特征点的感知图像Hash函数算法。具体地说,先对输入图像预处理,生成规范化图像。在此基础上,将规范化图像分块并进行二维DCT处理,利用DCT交流系数构造特征点。最后计算特征点的重心,用特征点与重心的欧氏距离生成Hash。实验结果表明本文算法对正常数字处理稳健并具有良好的唯一性。接收机操作特性曲线对比发现,本文算法性能优于3种现有的算法。

基于小波视觉模型的乘性水印算法

虽然小波域加性水印算法具有较好的不可感知性,但其鲁棒性较弱。因此,结合小波域视觉模型,提出了一种基于小波视觉模型的乘性图像水印算法。在水印嵌入过程中,为平衡水印的不可感知性和鲁棒性,以中频子带作为水印嵌入空间,并根据图像的频域敏感度、亮度敏感度、纹理复杂度确定水印的嵌入强度。在水印检测过程中,采用广义高斯分布(GGD)对小波系数的统计特性进行刻画,并通过奈曼—皮尔逊(NP)准则确定水印系统的检测阈值,给出了水印系统的虚警概率和检测概率之间的接收者操作特征(ROC)曲线关系。最后通过实验测试了该算法在抗压缩、叠加噪声、缩放和剪切等攻击时的鲁棒性能。仿真结果表明:该算法具有较好的检测性能以及在抗攻击时具有较强的鲁棒性。

联合图像专家组2000图像压缩方法的核医学应用研究

为研究联合图像专家组2000(Jo in t Photograph ic Expert G roup 2000,JPEG 2000)图像压缩方法在核医学中的应用,将无病变和有病变核医学静态图像用JPEG 2000软件压缩。对无损压缩图像,测量其压缩比。对有损压缩图像,由医生阅片,根据其结论作接收器操作特性(R ece iver operating characteristic,ROC)分析,获得各种图像压缩比的ROC曲线下的面积(A rea under curve,AUC),以其大小评价图像诊断质量;并将原始图像组AUC与各有损压缩图像组的AUC作配对t检验。实验发现,无损压缩的图像压缩比为(1.34±0.05)∶1。而有损压缩比越大,AUC越小。原始图像与压缩图像比较,压缩比为10∶1时没有显著性差异,压缩比更大时则有显著性差异。实验结果表明,无损压缩方法压缩比低,实用意义不大。有损压缩比不大于10∶1时,核医学静态图像的诊断质量得以保留。对核医学中的其它图像形式,可根据的图像性质,特别是固有统计噪声的大小,适当增减压缩比。

蛋白质家族模体(motif)的评价策略

模体是刻画蛋白质家族组成结构和执行功能的重要部分 ,但是对于通过各种生物信息学方法识别出的模体 ,目前没有很好的办法辨别真假和优劣。文中提出一种新的模体评价策略 ,从分类器的观点出发 ,对不同方法在同一个蛋白质家族上建立的不同模体进行比较 ,从而推断出最具有生物意义的模体。本文在PROSITE数据库中选取 7个细胞因子家族 ,采用MEME和HMMER两种模体识别方法分别识别每个家族的模体 ,将每个模体看作一个分类器 ,通过计算同一家族的每个模体的敏感性和特异性并比较它们对应的接收机操作特性曲线 ,进而比较不同模体 ,确定真的模体和排除假的模体 ,从而获得每个蛋白质家族的最佳模体的模型。这种策略可以应用于对任意蛋白质家族模体识别结果的评价。此外 ,还可以利用最佳模体搜索数据库的结果预测每个家族的新成员。

PHY-CRAM物理层激励响应认证机制的性能分析

物理层认证是利用物理层资源的特性识别通信用户身份,可以有效地阻止非法用户的接入与访问,加强无线网络的信息安全性。PHY-CRAM是最近提出的一种典型的物理层激励响应认证机制,目前其性能主要依赖于仿真。尝试对其认证性能进行理论分析,推导了成功认证概率和错误接收概率的解析表达式。推导结果表明:PHY-CRAM认证准则中的相关系数服从莱斯分布,成功认证概率和错误接收概率均可用Marcum Q函数来计算。进一步的计算机仿真结果显示:相关系数的概率密度曲线与莱斯分布的概率密度曲线相吻合,且认证使用的密钥越长,吻合性越好;接收操作特性(ROC)曲线的理论值和统计值是一致的。

利用图像颜色及其边缘直方图特征的SVM人脸检测

研究了利用颜色直方图、颜色边缘幅值和边缘方向直方图特征,基于支撑向量分类器的检测人脸技术.提出了一种新的边缘方向编码,在与颜色直方图结合中比传统方向编码有更好的分类性能.采用多重交叉检验的ROC评估,实验表明结合颜色直方图和颜色边缘直方图能明显提高分类精度;支撑向量机能有效地挖掘基于颜色的综合直方图的分类潜力,分辨出不同光照条件下、不同表情甚至部分遮挡的非深度旋转的彩色人脸,体现出结合颜色及其边缘统计特征在人脸检测中的有效性和鲁棒性.

基于SVM-LR融合模型的滑坡灾害易发性评价--以山阳县为例

科学地选取评价因子与构建评价模型是滑坡易发性评价结果是否准确与可靠的关键。以山阳县为例,基于区内滑坡孕灾环境、诱发因素、滑坡发育特征以及因子间相关性分析,选取高程、坡度、坡向、曲率、断层、水系、道路、降雨量、归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)作为评价因子。分别采用逻辑回归(logistic regression,LR)模型、支持向量机(support vector machine,SVM)模型以及由以上两种模型通过简单线性回归(LN)组合形成的SVM-LR融合模型对研究区滑坡进行预测研究。预测结果表明,在SVM-LR融合模型下,滑坡点落入研究区极高-高易发区占滑坡总数的79.07%,极高-高易发区滑坡相对点密度为2.287,较其他两种模型有明显的提高。最后采用接收者操作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线对不同模型的预测性能进行检验,结果表明:LR模型、SVM模型、SVM-LR融合模型的成功率曲线下面积(area under the success curve,AUC)分别为0.717、0.807、0.831,预测率曲线下面积(AUC)分别为0.747、0.774、0.808,由此看出,SVM-LR融合模型的预测性能更为优越。研究结果可为山阳县当地有关部门采取防灾减灾措施提供帮助。

改进支持向量机分类方法及其在原发性肝癌筛查中的应用

为了尽早检测出原发性肝癌患者,辅助医生进行医疗决策,提高患者临床疗效,提出一种基于临床常规检验指标的筛查方法。该方法使用支持向量机建模,采用差异进化算法进行参数优化,以接收者操作特征曲线下面积的值作为模型评价测度,将得到的最优模型用于检验数据识别,以判断该数据属于健康、良性病变还是原发性肝癌。此外,还根据临床需求绘制分类模型的性能指标曲线和阈值查找表,由用户选择阈值,使预测性能进一步提升。实验结果表明:与其他5种分类方法相比,该方法建立的模型具有更好的性能,其准确度可达0.94,Kappa系数可达0.90。研究结果可辅助医生进行原发性肝癌早期筛查,提高患者长期生存率。