计算机辅助诊断模型内部验证方法的定量评价

作者：陈婕卿; 杨秋英; 陈卉

来源：北京生物医学工程, 2016, 35(06): 588-592.

DOI：10.3969/j.issn.1002-3208.2016.06.07

• 计算机辅助诊断
• 分类器
• Logistic回归
• 验证
• 胰腺癌

目的定量比较4种常用的内部验证方法,为评价计算机辅助诊断模型性能时选择验证方法提供参考依据。方法利用Logistic回归模型完成大样本集(n=415)和小样本集(n=76)下的胰腺癌诊断任务,分别采用保持法、k折交叉验证法、留一法和0.632 Bootstrap法共4种内部验证方法,并用诊断的正确率、敏感度、特异度和ROC曲线下面积评价诊断的稳定性、偏倚和运算效率。结果对大、小样本集,0.632 Bootstrap验证方法得到的正确率、敏感度、特异度和ROC曲线下面积的标准误分别为0.012、0.014、0.010、0.010以及0.013、0.014、0.010、0.011,均小于其他验证方法,其他方法均不同程度地高估或低估模型性能。结论考虑验证的简洁有效性,k折交叉验证法在大样本量的情况下即可达到内部验证的最佳效果,在小样本量情况下推荐使用0.632 Bootstrap进行验证。

• 单位
  生物医学工程学院; 首都医科大学