- 英
- false-positive rate, false positive rate
- 関
- 偽陽性数、偽陽性
UpToDate Contents
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Japanese Journal
- 中林 猛,湯本 高行,新居 学,高橋 豐
- 情報処理学会研究報告. データベース・システム研究会報告 2011-DBS-153(5), 1-8, 2011-10-27
- … を典型性の根拠として提示する.実験では,それぞれの手法に用いる数式のしきい値決定実験と,決定されたしきい値による実際の結果の精度算出をそれぞれの手法で独立に行った.Web を用いた語の連想関係抽出実験では,妥当なしきい値は 0.20 と決定し,その時 0.23 の F 値を得た.構築されたグラフの連結成分の大小による分類実験では,妥当なしきい値は 0.40 と決定し,その時偽陽性率が 0.00,偽陰性率が 0.20 の分類精度を得た. …
- NAID 110008682613
- 口腔画像から抽出した構造要素による扁平上皮癌の検出(知的マルチメディアシステム,一般)
- 西 勇作,三澤 秀明,大谷 泰志,土生 学,堀尾 恵一,冨永 和宏
- 電子情報通信学会技術研究報告. SIS, スマートインフォメディアシステム 111(210), 7-10, 2011-09-14
- … 患のスクリーニング支援システムが期待されている.本報告では口腔画像から口腔粘膜疾患の一つである扁平上皮癌(舌癌)を検出するための手法を提案する.口腔画像からモルフォロジー演算におけるオープニング処理を用いて扁平上皮癌の持つ構造要素を抽出することで,扁平上皮癌の検出を試みた.本手法を適用し,真陽性率100% (6/6),偽陽性率1 (1/6)の結果を得た.本手法は,扁平上皮癌の検出に有効であることが示唆された. …
- NAID 110008899633
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- ・ 鋭敏度(感度) =検査陽性/本当に病気=a/a+c ・ 特異度 =検査陰性/本当に健常=d/b+d ・ 有病率 =a+c/a+b+c+d ・ 偽陰性率=c/a+c ・ 偽陽性率=b/b+d ・ 陽性予測値=a/a+b ・ 陰性予測値=d/c+d ・ 陽性 ...
- 感度 = (真)陽性率 = Dpo[正] / (Dpo[正] + Dne[偽]) つまり、 疾患あり全体のうちの、Dpo[正]<疾患ありで、正しく陽性と出る> 特異度 = (真)陰性率 = Hne[正]/ (Hpo[偽] + Hne[正]) つまり、 疾患なし全体のうちの、Hne[正] ...
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★リンクテーブル★
[★]
疾患
有 無
検査 陽性 80 20
陰性 10 90
[正答]
※国試ナビ4※ [105E021]←[国試_105]→[105E023]
[★]
[正答]
※国試ナビ4※ [108H014]←[国試_108]→[108H016]
[★]
[正答]
※国試ナビ4※ [098G097]←[国試_098]→[098G099]
[★]
- 英
- false negative rate
- 関
- 偽陽性率
[★]
- 英
- false-positive rate
- 関
- 偽陽性率
[★]
[★]
- 英
- false-positive, false positive
- 関
- 擬陽性。真陽性、偽陰性、偽陽性、真陰性
- 偽陽性率が高いと:cost financially and emotionally
- さらなる検査が必要であり、疾病発見の費用がむしろ高くなる可能性(検査の侵襲性が高くなる可能性)
- 疾病があるのでは?という不安に駆られる(例え、それ以外の検査が陰性であっても)
[★]
- 英
- rate
- 関
- 比
- 集団における現象発生の頻度を表す指標。全体に対する部分の割合を示す。
- 値は0~1
[★]
- 英
- positivity、positive、positively
- 関
- ポジティブ、積極的、正