특이도4 ROC 곡선에서의 최적 Cut-off 선택 진단 검사에서 Cut-off 설정은 결과의 신뢰도와 효율성에 큰 영향을 미칩니다. 본 글에서는 FPR 5% 지점과 ROC 곡선의 좌상단에 가장 가까운 최적 지점 두 가지 Cut-off를 비교하여, 각 Cut-off가 진단 성능에 미치는 영향을 분석해 보겠습니다.ROC 곡선과 AUC 개요ROC(Receiver Operating Characteristic) 곡선은 진단 검사에서 민감도(Sensitivity)와 1-특이도(1-Specificity)의 관계를 시각화하는 도구입니다. 좌상단에 가까울수록 진단 성능이 우수하며, 곡선 아래의 면적(AUC)이 1에 가까울수록 검사의 정확성이 높다는 뜻입니다.두 가지 Cut-off 설정 비교첫 번째 Cut-off: FPR 10%첫 번째로, FPR(거짓 양성 비율)이 10.. 2024. 11. 13. ROC 곡선과 AUC 값을 통해 테스트 성능 이해하기 진단 테스트는 질병을 진단할 때 얼마나 정확한 결과를 제공하는지가 매우 중요합니다. 특히 임상에서 널리 사용되는 ROC(Receiver Operating Characteristic, 수신자 조작 특성) 곡선은 테스트의 민감도와 특이도 사이의 균형을 시각적으로 보여주기 때문에 유용합니다. 오늘은 ROC 곡선과 이를 기반으로 한 AUC(Area Under the Curve) 값을 통해 진단 테스트의 성능을 평가하는 방법을 알아보겠습니다.진단 테스트의 기본 개념우선, 진단 테스트 결과는 네 가지 주요 범위로 나눌 수 있습니다. 이를 통해 테스트의 민감도와 특이도를 계산하게 되며, ROC 곡선을 그리기 위한 기본 데이터를 확보할 수 있습니다. 진양성(True Positive, TP)= 실제로 질병이 있는 사람을.. 2024. 10. 16. "검사실 진단민감도,분석민감도 & 진단특이도,분석특이도의 이해" Calibration vs verification vs Parallel : 진단검사의학과 CLIA초보병리사에게 어려운 cal과 cal verification, Parallel에 대해서 알아봅시다~! Calibration 교정은 측정 응답(예: 판독값, 값)과 측정되는 물질의 농도 또는 양 사이의 상관 관계를 설정하기 위해 기기 또veganbear.tistory.com진단 민감도와 특이도는 진단 테스트의 성능을 평가하는 척도입니다. 1)진단 민감도: 조건이 있는 모든 사람 중에서 진양성(조건이 있고 검사 결과가 양성인 사람)의 비율입니다. 다음과 같이 계산됩니다. 민감도 = 진양성 / (진양성 + 위음성)Sensitivity = true positives / (true positives + false ne.. 2023. 3. 22. 정도관리 : 민감도 & 특이도, 정밀도 & 정확도 민감도 및 특이도 평가와 정밀도 및 정확도 평가는 검사실 테스트의 성능을 평가하는 데 사용되는 두 가지 접근 방식입니다.SensitivityThe proportion of true positive results among those who have the condition being tested for.Sensitivity = True Positive / (True Positive + False Negative)Sensitivity is specific to the condition being tested for and can be affected by factors such as test method, population, and disease prevalence.SpecificityThe propor.. 2023. 3. 12. 이전 1 다음 728x90 반응형
