Помогите выбрать граничное значение, Надо определить граничное значение флуоресценции здоровых тканей Опции

[anserovtv]

Повышение качества диагностики объясняется применением принципиально другого метода.
Читайте ссылки.

[DoctorStat]

Повышение качества диагностики объясняется применением принципиально другого метода.
Читайте ссылки.

Вы не можете наполнить кувшин водой, просто помолившись своему идолу. Воду откуда-то нужно принести. Так и с диагностикой - нельзя улучшить ее качество, не привлекая дополнительной информации. Нейронные сети, суперкомпьютеры и прочая фигня бессильны, если нет новой информации

[anserovtv]

Идолам не молюсь.
Общеизвестен факт улучшения диагностики туберкулеза с применением НС на 10% . (Галушкин А.И. авторское свидетельство)
Много результатов по диагностике рака , болезней сердца (Галушкин А.И. авторское свидетельство) и др.
Выдающиеся результаты применения НС в прогнозировании курса акций и др., биометрии.
В вашей Москве даже уличное движение регулируется с применением НС (по изображениям с видеокамер),
так как никакие другие методы не работают. Также метод применяется в метро (препятствие на путях напоминает букву А).
В Китае на 2000 год свыше 10 000 сфер применения НС: сравните экономическое развитие Китая и России.
О применении НС военными не буду говорить - секретная информация.
Да, иногда они работают плохо. Не нравятся вам - не применяйте. Если вам нравится научность процесса, то наливайте воду в кувшин без дна.

Сообщение отредактировал anserovtv - 13.04.2014 - 06:35

[p2004r]

За счет чего повысилось качество диагностики ? Учет какой новой информации позволил его повысить ?

Лучше спросите про метод определения эффективности на данных топик стартера

[paravoz]

Общеизвестен факт улучшения диагностики туберкулеза с применением НС на 10% . (Галушкин А.И. авторское свидетельство)

Могу подтвердить хорошие результаты по классификации больных туберкулезом и здоровых с помощью нейронных сетей. В моей работе доля верной классификации составляет 95% с использованием обычной многослойной нейронной сети.

[anserovtv]

Какие же были сложности при создании программы?
Обрабатывали только числовой материал или (и) изображения?
Якобы изображения нужно переводить в какой-то числовой формат.
Как в ссылке - для изображений применяли свертку, т.е. использовали сверточные нейронные сети?
http://habrahabr.ru/post/74326/
Наверное, для свертки есть специальные программы?
Если это не очень большой секрет.
Скорее всего, это достаточно сложно.

Сообщение отредактировал anserovtv - 13.04.2014 - 18:50

[p2004r]

Могу подтвердить хорошие результаты по классификации больных туберкулезом и здоровых с помощью нейронных сетей. В моей работе доля верной классификации составляет 95% с использованием обычной многослойной нейронной сети.

Проблемы получить на любых, не тождественно совпадающих, обучающих данных хоть "100%" не составляет проблемы. Поэтому есть вопросы:

1) "доля верной классификации" немного странно звучит в теме про применение ROC, это AUC так обозначена?

2) если эта "доля" результат верификации модели, то хотя бы каким способом она осуществлялась? проводилась кроссвалидация? или это результат применения просто к тестовой выборке? или и то и другое одновременно?

[paravoz]

1) "доля верной классификации" немного странно звучит в теме про применение ROC, это AUC так обозначена?

Ничего странного. Для того чтобы пациент был классифицирован в качестве больного туберкулезом или здорового на выходе нейроной сети должны получится значения которые больше или меньше граничного значения. На сколько я понимаю тема именно об этом. По результатам работы нейросети также можно построить ROC-кривую для того чтобы определить это граничное значение с нужной для конкретной задачи чувствительностью и специфичностью.

2) если эта "доля" результат верификации модели, то хотя бы каким способом она осуществлялась? проводилась кроссвалидация? или это результат применения просто к тестовой выборке? или и то и другое одновременно?

Это результат полученный на тестовой выборке.

[p2004r]

Ничего странного. Для того чтобы пациент был классифицирован в качестве больного туберкулезом или здорового на выходе нейроной сети должны получится значения которые больше или меньше граничного значения. На сколько я понимаю тема именно об этом. По результатам работы нейросети также можно построить ROC-кривую для того чтобы определить это граничное значение с нужной для конкретной задачи чувствительностью и специфичностью.

Это результат полученный на тестовой выборке.

1) Это не конкретно, поэтому и странно. Пишут чётко AUC для метода в целом, но и этого не достаточно. При равенстве "цены ошибок первого и второго рода" имеет большое значение какова априорная вероятность встретить больного туберкулезом в момент применения модели. Для этого и нужна вся ROC целиком.

2) Тогда это просто точечная оценка, которая никак не говорит о мощности метода. Более-менее устойчивую оценку даст cross validation метода, и "накрытие" ею этой ошибки полученной на тестовой выборке.

[anserovtv]

Для студенческой работы Olga_Zuк точности достаточно и никакие валидации не нужны.
Здесь важнее определиться с подходом. Лично меня не устраивает процент корректных (70%) для такой опасной болезни.
Вопрос автору : если это новый метод диагностики, почему его нельзя использовать в совокупности со старыми для повышения точности прогноза ?
Мы бы остались на уровне студенческой работы.
Если выборка достаточно большая. а больные-здоровые представлены примерно одинаково (как у автора и как обычно), то кросс-проверка ничего нового не даст.
Лучше проверить модель на параллельных выборках.
Дальнейшее не относится к студенческой работе.
1) Если процент корректных близок к 95. то ясно, что площадь близка к 1. а значимость к 0.Форма ROC-кривой также понятна.
2) В хороших программах в НС выборка делится на обучающую и тестовую случайно, поэтому вместо валидации можно
просто запустить процедуру несколько раз, а затем взять средние значения.
Почему-то вы ничего не пишете и о других интересных вещах (сэмплинге здесь и бустинге, бэггинге. скользящем контроле. автокорреляции в регрессионных моделях и др.).

Сообщение отредактировал anserovtv - 14.04.2014 - 16:09

[100$]

Почему-то вы ничего не пишите и о других интересных вещах (сэмплинге здесь и бустинге, бэггинге. скользящем контроле. автокорреляции в регрессионных моделях и др.).

Пишете.

[anserovtv]

Спасибо. На этой и других страницах много и более грубых грамматических ошибок. Не хочу указывать.

Сообщение отредактировал anserovtv - 14.04.2014 - 10:22

[100$]

Спасибо. На этой и других страницах много и более грубых грамматических ошибок. Не хочу указывать.

Так вы же у нас к.ф-м.н. К вам отношение особое. А всем остальным - можно.

[anserovtv]

Спасибо за внимание к моей персоне (пусть и степень указана без точки). В прикладной статистике еще далеко не все знаю. Я и многим другим занимаюсь.
Было бы интересно узнать что-нибудь и о вас. Будете у нас на Колыме - милости просим.
У нас на работе пакет SPSS v.22 установлен на компьютере с демонстрацией на интерактивной доске SMART.
На курсах и студентам показываю немного Amos.
Сегодня на работе пытался объяснить сотруднице /по ее просьбе/ приложения статистики для меддиагностики .
Ей не могут поставить диагноз: соркоидоз или рак.

Сообщение отредактировал anserovtv - 14.04.2014 - 15:02

[100$]

Будете у нас на Колыме - милости просим.

Вы сменили Тверь на Колыму? Добровольно или за казенный счет?