Нужен совет по ROC анализу, Совет о правильности использования метода |
Здравствуйте, гость ( Вход | Регистрация )
Нужен совет по ROC анализу, Совет о правильности использования метода |
21.02.2016 - 13:40
Сообщение
#1
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 4 Регистрация: 21.02.2016 Пользователь №: 28008 |
Уважаемые коллеги, доброго дня! У нашей научной группы есть вопрос о правильности и справедливости использования метода ROC-анализа для оценки эффективности метода диагностики.
Исследование из области рентгенологии (МРТ). Гипотеза: новый метод получения изображений с использованием переноса намагниченности более эффективен, чем метод с подавлением сигнала от жировой ткани в определении метастатических очагов в печени Материал исследования: 13 пациентов со 132 очагами в печени. Всем пациентам выполнено МРТ с динамическим контрастированием и получены постконтрастные изображения с жироподавлением и с переносом намагниченности. Каждый очаг в обоих режимах оценивался по характеристикам: размер очага (мм), структура (однородно/неоднородно), границы (четкие/нечеткие) Вопрос: для сравнения эффективности визуализации можно ли использовать ROC-анализ? Если нет, то что можно использовать для оценки и сравнения? |
|
21.02.2016 - 13:49
Сообщение
#2
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 127 Регистрация: 15.12.2015 Пользователь №: 27760 |
Вам нужно сначала свести свою задачу к задаче двухклассовой классификации. Затем построить классификатор на тестовой выборке. Затем проверить качество классификации на контрольной выборке, и только на этом этапе ваша ROC-кривая покажет, лучше или хуже один метод по сравнению с другим.
Кроме ROC-кривых можно еще попробовать строить PR-кривые. Сообщение отредактировал ogurtsov - 21.02.2016 - 13:53 |
|
21.02.2016 - 14:04
Сообщение
#3
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 4 Регистрация: 21.02.2016 Пользователь №: 28008 |
Вам нужно сначала свести свою задачу к задаче двухклассовой классификации. Затем построить классификатор на тестовой выборке. Затем проверить качество классификации на контрольной выборке, и только на этом этапе ваша ROC-кривая покажет, лучше или хуже один метод по сравнению с другим. Кроме ROC-кривых можно еще попробовать строить PR-кривые. А можно по-подробнее и с примерами. Двухклассовая классификация: очаг крупный/мелкий - более 1 см и менее 1 см? Раскидать на тестовой выборке очаги по размеру на 2 класса крупный/мелкий? Построить ROC-кривую для каждого метода визуализации и сравнить? А если один из методов вообще не видит очага, как это обозначать? |
|
21.02.2016 - 14:21
Сообщение
#4
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 127 Регистрация: 15.12.2015 Пользователь №: 27760 |
А можно по-подробнее и с примерами. Двухклассовая классификация: очаг крупный/мелкий - более 1 см и менее 1 см? Раскидать на тестовой выборке очаги по размеру на 2 класса крупный/мелкий? Построить ROC-кривую для каждого метода визуализации и сравнить? А если один из методов вообще не видит очага, как это обозначать? У вас должна быть какая-то задача, ради которой делается вся работа. Если нужно и ценно классифицировать очаги по размеру - классифицируйте! Только есть еще такой нюанс: вам понадобится референтный метод, относительно которого считаются все ложноположительные и ложноотрицательные случаи классификации. То есть для каждого очага на тестовой выборке нужны априорные знания о том, какой он. |
|
21.02.2016 - 14:44
Сообщение
#5
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 4 Регистрация: 21.02.2016 Пользователь №: 28008 |
У вас должна быть какая-то задача, ради которой делается вся работа. Если нужно и ценно классифицировать очаги по размеру - классифицируйте! Только есть еще такой нюанс: вам понадобится референтный метод, относительно которого считаются все ложноположительные и ложноотрицательные случаи классификации. То есть для каждого очага на тестовой выборке нужны априорные знания о том, какой он. И тогда классификатором будет 1 - соответствует, 0 - не соответствует референтному методу? Такой метод есть - это результаты трехфазного контрастного исследования, с ними все и сравнивается. На трехфазном исследовании допустим очаг 1 см, на жироподавлении - 0,5 см, а на МТС - 1 см. То для режима с жироподавлением мы классифицируем как 0, а для МТС - 1. Так ведь? Сообщение отредактировал nmrdoc - 21.02.2016 - 14:52 |
|
21.02.2016 - 14:50
Сообщение
#6
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 127 Регистрация: 15.12.2015 Пользователь №: 27760 |
И тогда классификатором будет 1 - соответствует, 0 - не соответствует референтному методу? Такой метод есть - это результаты трехфазного контрастного исследования, с ними все и сравнивается. Да, как-то так. Для размера придумаете какое-то пороговое значение, если это целесообразно, а для структуры (однородно/неоднородно) и типа границы (четкие/нечеткие) ничего и придумывать не нужно, сразу классифицируете по критериям "однородности" и "четкости", которые, очевидно, нужно будет подбирать для достижения оптимального качества классификации. |
|
21.02.2016 - 15:33
Сообщение
#7
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 4 Регистрация: 21.02.2016 Пользователь №: 28008 |
Да, как-то так. Для размера придумаете какое-то пороговое значение, если это целесообразно, а для структуры (однородно/неоднородно) и типа границы (четкие/нечеткие) ничего и придумывать не нужно, сразу классифицируете по критериям "однородности" и "четкости", которые, очевидно, нужно будет подбирать для достижения оптимального качества классификации. Спасибо! |
|
21.02.2016 - 17:38
Сообщение
#8
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 1091 Регистрация: 26.08.2010 Пользователь №: 22699 |
Уважаемые коллеги, доброго дня! У нашей научной группы есть вопрос о правильности и справедливости использования метода ROC-анализа для оценки эффективности метода диагностики. Исследование из области рентгенологии (МРТ). Гипотеза: новый метод получения изображений с использованием переноса намагниченности более эффективен, чем метод с подавлением сигнала от жировой ткани в определении метастатических очагов в печени Материал исследования: 13 пациентов со 132 очагами в печени. Всем пациентам выполнено МРТ с динамическим контрастированием и получены постконтрастные изображения с жироподавлением и с переносом намагниченности. Каждый очаг в обоих режимах оценивался по характеристикам: размер очага (мм), структура (однородно/неоднородно), границы (четкие/нечеткие) Вопрос: для сравнения эффективности визуализации можно ли использовать ROC-анализ? Если нет, то что можно использовать для оценки и сравнения? С ROC анализом (вернее оценкой насколько пригодна оцениваемая им модель) немного все сложнее. Я пару раз уже писал на форуме про критерий Код "youden" max(sensitivities + r \times specificities) "closest.topleft" min((1 - sensitivities)^2 + r \times (1- specificities)^2) with r = (1 - prevalence) / (cost * prevalence) By default, prevalence is 0.5 and cost is 1 so that no weight is applied in effect. Графически всё это можно посмотреть вот тут http://mldb.ai/blog/posts/2016/01/ml-meets-economics/ Может оказаться что рабочую модель надо оценивать по pROC (Приведенный критерий кстати даже в самых плохих случаях будет честно показывать "всегда да" или "всегда нет") |
|
21.02.2016 - 17:56
Сообщение
#9
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 377 Регистрация: 18.08.2008 Из: Москва Златоглавая Пользователь №: 5224 |
А можно по-подробнее и с примерами. Двухклассовая классификация: очаг крупный/мелкий - более 1 см и менее 1 см? Раскидать на тестовой выборке очаги по размеру на 2 класса крупный/мелкий? Построить ROC-кривую для каждого метода визуализации и сравнить? А если один из методов вообще не видит очага, как это обозначать? Я небольшой специалист в области ROC анализа - прочитал только Википедию. Для начала в качестве признака метастаза оставить один параметр из трех, который кажется вам определяющим, например, размер очага. Затем, дискретизовать этот параметр. Например, если характерный размер очага порядка 1 см, то шаг дискретизации выбрать поменьше - 1 мм. Теперь можно начать процедуру классификации согласно циклическому алгоритму:1. Выбрать минимальный размер очага и посчитать для него:
2. Увеличить размер очага на шаг дискретизации и вернуться к п.1 Выполнять п.1-2 до достижения максимального очага. Если метод для конкретного больного вообще не видит очага, то отнести этого пациента к группе FN. Полученные точки для каждого из двух методов нужно нанести на график (он называется ROC-кривая) и выложить на форуме, чтобы мы полюбовались результатом. Сообщение отредактировал DoctorStat - 21.02.2016 - 18:00 Просто включи мозги => http://doctorstat.narod.ru
|
|