回顾 信号、信息、系统 几种特殊信号 单位脉冲函数 信号系统的描述：线性与位移不变性 傅利叶变换
回顾 信号、信息、系统 几种特殊信号 单位脉冲函数 信号系统的描述：线性与位移不变性 傅利叶变换
三、信息理论 >概率 >离散性概率、连续性概率 >条件概率 >数学期望、方差 >正态分布
三、信息理论 ➢ 概率 ➢ 离散性概率、连续性概率 ➢ 条件概率 ➢ 数学期望、方差 ➢ 正态分布
第二节信号检测与ROC解析 >一、ROC解析的应用意义 >信号检出理论为基础，心理临床评价的roc 解析为手段 >评价方法 >评价什么？人/机器系统
第二节 信号检测与ROC解析 ➢ 一、ROC解析的应用意义 ➢ 信号检出理论为基础，心理临床评价的roc 解析为手段 ➢ 评价方法 ➢ 评价什么？ 人/机器/系统
研究史 >兴起于40年代 >60年代应用于放射学 >70年代完成算法一芝加哥大学 >80年代广泛应用于普通X线摄影系统评价 >90年代应用于数字X线摄影系统评价 >当今，算法正在进行新的改革与发展
研究史 ➢ 兴起于40年代 ➢ 60年代应用于放射学 ➢ 70年代完成算法—芝加哥大学 ➢ 80年代广泛应用于普通X线摄影系统评价 ➢ 90年代应用于数字X线摄影系统评价 ➢ 当今，算法正在进行新的改革与发展
ROC解析的基本原理 >对可能或将会产生混看的2种条件或自然状 态，需要试验者做出精细判别，或准确决 策的定量方法。 >是 不是 >有 没有 >1 阳性阴性 >疾病健康
ROC解析的基本原理 ➢ 对可能或将会产生混淆的2种条件或自然状 态，需要试验者做出精细判别，或准确决 策的定量方法。 ➢ 是 不是 ➢ 有 没有 ➢ 阳性 阴性 ➢ 疾病 健康
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>对医学影像信息的基本认知： 是否在在疾病 >系统（设备、方法、人）比较标准： 最大限度发现疾病 >影像本身存在： 疾病形态（病灶） 非病灶（正常区域） 我们简化为： 信号 噪声 可能存在的判断情况： 正确 不正确
➢ 对医学影像信息的基本认知： 是否存在疾病 ➢ 系统（设备、方法、人）比较标准： 最大限度发现疾病 ➢ 影像本身存在： 疾病形态（病灶） 非病灶（正常区域） 我们简化为： 信号 噪声 可能存在的判断情况： 正确 不正确
2x2矩阵 >2刺激 (条件、输入) 2判断（结果、输出） >病灶☒ 是（病灶）一真阳性 >噪声区 不是 真阴性 假阳性 假阴性
2x2矩阵 ➢ 2刺激 （条件、输入） 2判断（结果、输出） ➢ 病灶区 是（病灶） ➢ 噪声区 不是 假阳性 假阴性 真阳性 真阴性
反映结果 >真阳性(true positive,TP) >假阳性(false position,FP) >真阴性(true negative,TN〉 >假阴性(false negative,FP)
反映结果 ➢ 真阳性（true positive, TP） ➢ 假阳性（false position, FP） ➢ 真阴性（true negative, TN） ➢ 假阴性（false negative, FP ）
判 断 肯定：阳性 否定：阴性 病灶 信号总数 刺 (信号s) 真阳性TP 假阴性FN T(s) 无病灶 假阳性FP 假阴性TN 噪声总数 激 (噪声s) T(s) 判断阳性总数T(S) 判断阴性总数T(N) 2刺藏5，n)2判断(S,N)炬拒阵
真阳性TP 假阴性FN 假阳性FP 假阴性TN 肯定：阳性 否定：阴性 判断阳性总数T（S） 判断阴性总数T（N） 病灶 （信号s） 无病灶 （噪声s） 信号总数 T（s） 噪声总数 T（s） 判 断 刺 激 2刺激（s，n）x2判断（S，N）矩阵