文献

J-GLOBAL ID：202002261103675246   整理番号：20A0838713

確率的順序付けの下での順序データに対する受信機動作特性曲線の小面積推定【JST・京大機械翻訳】

Small area estimation of receiver operating characteristic curves for ordinal data under stochastic ordering

著者 (5件)： Jang Eun Jin (Department of Information Statistics, Andong National University, Andong, South Korea) ,  Nandram Balgobin (Department of Mathematical Sciences, Worcester Polytechnic Institute, Worcester, Massachusetts) ,  Ko Yousun (Program in Biomedical Radiation Sciences, Department of Transdisciplinary Studies, Graduate School of Convergence Science and Technology, Seoul National University, Seoul, South Korea) ,  Ko Yousun (Biomedical Research Center, Asan Institute for Life Sciences, Asan Medical Center, Seoul, South Korea) ,  Kim Dal Ho (Department of Statistics, Kyungpook National University, Daegu, South Korea)
資料名： Statistics in Medicine  (Statistics in Medicine)
巻： 39  号： 10  ページ： 1514-1528  発行年： 2020年 
JST資料番号： A1551A  ISSN： 0277-6715  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： X線,磁気共鳴画像,およびコンピュータ断層撮影のようなX線撮影画像を通して,疾患の診断における最近の増加があった。放射線学的診断試験の結果は,しばしば離散的な順序データの形にあり,著者らは通常,受信者動作特性(ROC)曲線と曲線下面積(AUC)を用いて診断試験の性能を要約する。ROC曲線は,実際に陽性の被験者における診断試験の結果が実際の陰性被験者におけるよりも高い場合,凹形で適切と呼ばれる。ROC曲線が適切な場合,疾患検出のための診断検査は臨床的に有用である。本研究では,診断テストの結果が離散的な順序データである場合に,いくつかのドメインにおける確率的順序付けを用いて適切なROC曲線とAUCを推定するための階層的Bayesモデルを開発し,確率的順序付けなしのモデルと比較した。確率的順序付けのないモデルは,母集団の真のROC曲線が適切なROC曲線であるとき,非凹形またはフックを有する不適切なROC曲線を推定することができた。したがって,確率的規則化によるモデルは,順序データのための臨床的有用性によって適切なROC曲線を推定するために,確率的順序付けなしでモデルに関して望ましかった。Copyright 2020 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *受信機 ,  NMRイメージング ,  凹形 ,  母集団 ,  フック ,  血中濃度-時間曲線下面積 ,  放射線医学 ,  計算機トモグラフィー ,  X線画像
準シソーラス用語： ROC曲線 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 曲線下の面積 ,  Bayes階層モデル ,  診断テスト ,  グリッド法 ,  適切なROC曲線 ,  確率秩序

分類 (2件)： 放射線を利用した診断  (GC04020K) ,  腫ようの診断  (GE03020J)

タイトルに関連する用語 (6件)： 確率 ,  順序付け ,  順序 ,  受信機 ,  面積 ,  推定