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ROC曲线分析在放射学中的应用
ROC曲线(receiver operating characteristic curves，ROC)分析是一种统计方法，目前尚无标准的中文译名，从字面含义出发，已有的名称有：接受器工作特性［1］、观测者操作特性［2］、受试者操作特性等［3］。美国生物统计百科全书中关于ROC的定义是：“对于可能或将会存在混淆的2种条件或自然状态，需要试验者、专业诊断学工作者以及预测工作者作出精细判别，或者准确决策的一种定量方法”［4］。它源于信号探测理论（signal detection theory）, 早用于描述信号和噪声之间的关系，并用来比较不同的雷达之间的性能差异，后来在气象学、材料检验、心理物理学等领域中均有应用［5］。Lusted［6］于1960年首先将ROC分析应用于医学诊断，随后，日益受到广泛的重视。特别是在医学影像学中，经过大量学者的研究、实践，目前，ROC分析已经成为临床科研文献中应用广泛的统计方法，是国际公认的比较、评价2种或2种以上影像诊断方法效能（efficacy）差异性的客观标准［3］。从本质上讲，ROC分析反映的是随诊断界值（threshold，即诊断标准）改变而动态变化的敏感性、特异性曲线。国内放射学研究中涉及ROC方法的论文极少［1-3,7-8］，这也在一定程度上影响了我国放射学临床研究论文的总体水平。为了进一步推广ROC分析方法的应用，与国际标准接轨，笔者对ROC分析在放射学中的应用作一简要的介绍。
