AUC

摘要： COMPAS是第四代风险行为评估工具的典型代表。COMPAS在整合前三代风险行为评估工具的基础上,博采众长,形成了独具特色的犯罪人风险行为评估系统。但是在目前的司法实践中,COMPAS的适用依然存在一定的困境。从COMPAS的起源出发,在系统阐述COMPAS的理论基础、评估内容与方法以及信度和效度的基础上,通过对COMPAS导致争议的根源进行详尽分析,可以为破解目前COMPAS急需解决的三个问题即理论基础问题、定位问题和谎言问题提供有效路径。

摘要： Receiver operating characteristics(ROC)curve and the area under the curve(AUC)value are often used to illustrate the diagnostic ability of binary classifiers.However,both ROC and AUC focus on high accuracy in theory,which may not be effective for practical applications.In addition,it is difficult to judge which one is better when the ROC curves are intersect and the AUC values are equal.Decision curve analysis(DCA)methods improve ROC by incorporating accuracy and consequences.However,similar to ROC,DCA requires a quantitative indicator to objectively determine which one is better when DCA curves intersect.A DCA-based statistical indicator named maximum net benefit(MNB)is constructed for evaluating clinical treatment regimens rather than just accuracy as in ROC and AUC.As a simple and effective statistical indicator,the construction process of MNB is given theoretically.Moreover,the MNB can still provide effective identification when the AUC values are equal,which is proved by theory.Furthermore,the feasibility and effectiveness of the proposed MNB are verified by gene selection and classifier performance comparison on actual data.

摘要： 目的:探讨甲状腺影像报告数据系统(Tyroid Imaging Reporting and Data System,TI-RADS)分级诊断在甲状腺结节中的 诊断价值。方法 研究对象选取于我院行甲状腺手术患者 120 例,根据美国放射协会 TI-RADS 分级对甲状腺结节进行危险分层,针对 不同危险分层对比分析其与临床病理潜在相关性,综合判断 TI-RADS 分级诊断价值。结果 TI-RADS 分级鉴别甲状腺结节良、恶性 AUC 为 0.825。当结节积分 >5 分即 TI-RADS 分级为 TR4c 或 TR5 时,可大概率诊断为恶性;灵敏度 75.85%,特异度 80.29%。当分别 以 TR4a、TR4b 以及 TR5 为截断点时,诊断准确率分别为 62.7%,72.0% 及 83.5%;灵敏度分别为 81.13%,75.69% 及 63.57%;特异度分 别为 55.14%,72.13% 及 90.45%。结论 TI-RADS 分类系统在甲状腺结节的良恶性诊断中具有较高的诊断价值,对甲状腺患者治疗方 式的选择具有很高的指导意义

摘要： 研究了由ADU制备AUC时,反应体系中ADU浆体铀浓度、反应剂浓度和体积、反应剂加入速度、反应温度、搅拌速度等反应条件对AUC晶体的影响.试验表明:当ADU中c(U)=2.0 mol/L、反应剂ρ[(NH4)2CO3]=480 g/L、反应剂加入速度≤100 mL/min、n[(NH4)2CO3]/n(U)≈6、反应温度=(55±5)°C、搅拌速度=1000 r/min时,反应完全后经过滤、洗涤和干燥,可制得平均粒径较大(≥40μm)的AUC晶体.

摘要： 目的 根据已知的HIrisPlex-S色素推断SNP复合检测体系,在中国人群中进行色素表型推断及体系的适用性研究.方法 基于SNaPshot平台,构建包含2个复合扩增检测体系的41重SNP色素特征推断体系41-Plex.使用来自中国7个不同地域人群的200个无关个体DNA样本进行体系的准确性测试.通过人工表型分类读取眼睛及头发颜色;通过色素测量仪检测皮肤颜色,并计算个体类型角(individual typology angle,ITA)的数值对肤色进行分类.随后,使用在线推断模型(https://HIrisPlex.erasmusmc.n1/)进行每个样本的色素表型推断并计算准确率和受试者工作特征曲线下面积(the area under the receiver characteristic operating curve,AUC),根据对实验室参与者实际肤色表型的视觉认知,对手臂和脸颊ITA肤色分类标准进行了不同的调整并分别计算AUC值.结果 该体系对棕色眼睛颜色推断准确率为97％,对黑色头发颜色推断准确率为100％.在尝试多种肤色分类方法后,得到相对较高的AUC值为:白肤色0.831、中间肤色0.661、深肤色0.641和较黑-黑肤色0.768.结论 41-Plex色素推断体系可初步应用于中国人群色素表型推断及疑难案件样本检验中,为案件提供侦查线索.

摘要： 层次分析法是地质灾害易发性评价中常用的一种方法,但该方法在专家打分构建判断矩阵的过程中主要依赖于专家的主观经验,具有局限性.通过追踪各个影响因子评价曲线AUC值的叠加增长过程,提出一种对影响因子分级权重进行反馈校准的滑坡灾害易发性评价方法,从而实现对层次分析法的改进.将该方法应用于北川新县城周边地区的滑坡地质灾害易发性评价,选择坡度、坡向、岩性、距水系距离、距断裂距离和归一化植被指数作为6个影响因子,建立影响因子及其分级的判断矩阵,并依据各个影响因子评价曲线AUC值对该判断矩阵进行反馈校准.结果 表明:校准后所划分的研究区滑坡地质灾害易发性分区结果比校准前有明显的精度提升,说明基于影响因子反馈校准的层次分析法可以提高传统层次分析法的预测精度,且具有方法简单、易于实现的优点.

摘要： 提出一种改进随机森林算法(SP-RF).通过建立数据抽样索引表和随机特征索引表来实现随机森林算法在Spark上的并行化;通过计算随机森林算法中每个决策树的AUC值来给分类能力不同的决策树分配权重;提高随机森林算法在投票环节的分类精度.实验结果表明改进后的随机森林算法分类精度平均提高5％,运行时间平均减少25％以上.

摘要： 入侵检测系统作为防火墙之后的第二道防线已经在网络安全领域得到了广泛应用,基于机器学习的入侵检测系统因其优越的检测性能吸引了越来越多的关注.为了提高入侵检测系统在多类非平衡数据中的检测性能,文中提出基于采样集成算法(OSEC)的入侵检测系统.OSEC首先根据"一对多"原则将多类别检测问题转化为多个二分类问题,然后在每个二分类问题中根据AUC值选择最优的采样集成算法以缓解数据的非平衡问题,最后根据文中设计的类别判决模块判断待测样本的具体类别.在NSL-KDD数据集上进行仿真验证,发现本系统相较于传统方法在R2L,U2R上的F1得分分别提高了0.595和0.185;对比最新的入侵检测系统,所提方法在整体检测准确率上提高了1.4％.

摘要： 正例未标注分类简称PU分类,由于只有正例样本与未标注样本,传统的分类方法在PU分类中往往效果不甚理想.为此利用PU分类下的AUC与传统分类下的AUC关系,提出了将传统分类方法中AUC作为目标函数应用到PU分类中,利用高斯核函数将原始样本映射到高维空间使数据线性可分.通过优化AUC目标函数得到解析解避免了多次迭代的麻烦,并可以推导出增量公式,加快了运算速度.实验结果表明,所提算法实现了与训练集内所有正例与负例标签都已知的理想支持向量机(SVM)相近的性能,并且实现了快速增量,是处理现实问题的有力工具.

摘要： 为了有效、准确地挖掘节点自身的属性与网络结构的关系信息并将其联合应用于链路预测,受概率语言检索研究的启发,提出基于CBOW模型的链路预测方法.通过使用包含节点邻居信息和网络连通信息的节点序列库训练CBOW模型产生节点向量,结合节点向量自身属性和节点对之间的趋向程度提出一种新的相似性评价指标—向量自量趋向性(SMTV),使用此相似性指标进行网络链路预测.在PPI-Yeast、Facebook和Power Grid三个真实数据集上进行实验,分别对比CN,AA,LP和Node2vec-Hadamard四种方法的AUC值,CBOW-SMTV相比其中AUC最低的方法,分别有5.3109％、14.4955％、41.9747％的提高;相比AUC最高的方法也有0.2497％、0.6921％、9.5714％的提高.因此基于CBOW-SMTV的链路预测方法能有效结合节点属性和网络结构信息,提高链路预测有效性.

摘要： 本文介绍了采用流化床分解还原AUC制备陶瓷级UO2粉末的工艺;研究了AUC分解还原及UO2稳定化的技术条件与UO2粉末性能的关系.摸索出了一套合理的工艺参数.在此条件下能够稳定地获得性能优良的UO2粉末.

摘要： 本文介绍了采用流化床分解还原AUC制备陶瓷级UO2粉末的工艺;研究了AUC分解还原及UO2稳定化的技术条件与UO2粉末性能的关系.摸索出了一套合理的工艺参数.在此条件下能够稳定地获得性能优良的UO2粉末.

摘要： 本文介绍了采用流化床分解还原AUC制备陶瓷级UO2粉末的工艺;研究了AUC分解还原及UO2稳定化的技术条件与UO2粉末性能的关系.摸索出了一套合理的工艺参数.在此条件下能够稳定地获得性能优良的UO2粉末.

摘要： 本文介绍了采用流化床分解还原AUC制备陶瓷级UO2粉末的工艺;研究了AUC分解还原及UO2稳定化的技术条件与UO2粉末性能的关系.摸索出了一套合理的工艺参数.在此条件下能够稳定地获得性能优良的UO2粉末.

摘要： 本发明属于分子生物学技术领域，具体涉及一种tRNA‑Asp‑AUC及其所构建的表达系统和在提高链霉菌抗生素产量中的应用。本发明所述的tRNA‑Asp‑AUC核苷酸序列如SEQ ID NO.1所示，tRNA‑Asp‑AUC转入天蓝色链霉菌中能够显著提高天蓝色链霉菌的十一烷基灵菌红素(Undecylprodigiosin)、放线菌紫素(Actinorhodin)和次甲霉素(Methylenomycin)的抗生素产量，tRNA‑Asp‑AUC能够提高天蓝色链霉菌的抗生素产量具有广阔的应用前景。

摘要： 本发明公开了一种基于COPD风险判断的被筛查患者AUC提升方法，包括如下步骤：S1、数据收集，每个受试者先进行基本信息收集和问卷填写，然后通过肺功能测试判断其COPD是否阳性，形成数据库；S2、对数据进行特征化，转化为类别型变量；S3、数据建模，采用五折交叉验证对单模进行评估，并采用回归等模型及其不同设定，对数据进行建模；S4、剔除交叉验证的平均AUC在后的模型，通过上述步骤数据收集、数据特征化、数据建模以及剔除交叉验证的平均AUC在后的模型，排名靠前的单模，用stacking方法进行集成，预测新的测试数据，并将数据特征化分为三大类，根据类别进行转化，利用归一标准化统一被筛查患者的采集数据，极大的提升筛查的准确性。

摘要： 本发明提出一种基于AUC优化的多类别分类方法，包括：构建多类别场景的初始多分类器；根据该多类别场景的AUC指标构建多分类器AUC指标，并构建该多分类器AUC指标的损失函数；对该损失函数进行优化；通过优化后的损失函数对该初始多分类器进行训练，以得到最终分类器；以该最终分类器在该多类别场景下进行多类别分类。

摘要： 本发明所述的一种基于最优AUC的多机器学习模型特征选择方法，其步骤为：步骤1、输入影响组学特征数据集，对所有输入的特征进行预处理；步骤2、选择多种机器学习模型交叉组合进行进一步的特征筛选模型构建，迭代计算每一个高重现性特征子集的影像组学模型AUC；步骤3、对AUC结果进行比较，选取最优AUC，获得最优高重现性特征集，并将AUC结果生成可视化热力图。本发明通过交叉组合的方式形成了幂增数量的组合特征选择分类器，迭代地对所获得高重现性特征集进行了影像组学模型AUC的计算以及对比，并根据最优AUC自动进行最优高重现性特征集的选择；在进行特征筛选之后，可以生成相应的高重现性特征集进行广泛测试，避免偶然性，增加可靠性。

摘要： 本发明涉及医疗技术领域，尤其涉及一种基于血药浓度与AUC推算的给药换算系统。包括信息收集模块、分析模块以及计算模块；信息收集模块用于录入与药物消除速率相关的参数；分析模块包括第一分析单元、第二分析单元、第三分析单元和第四分析单元；第一分析单元用于确定肾消除速率常数；第二分析单元用于确定肝消除速率常数；第三分析单元用于确定肥胖与药物消除速率的常数；第四分析单元基于试根法调整群体药物半衰期，使计算的血药浓度值等于监测的血药浓度值；计算模块用于基于第一到第四分析单元确定的常数以及药物半衰期进行血药浓度以及AUC的计算；通过患者的年龄、身高、体重以及肝肾功能建立患者用药的群体及个体给药模型，实现了合理给药。

摘要： 本发明公开了一种AUC指标快速计算方法，该方法包括：获取样本数据以及每个样本数据对应的预测概率；统计出正样本数据的数量X和负样本数据数量Y；并分别为正样本数据和负样本数据建立多个数据分桶，并对每个数据分桶设置分桶标识，其中，所述分桶标识包括桶序号i和桶标签；根据所述预测概率的大小将所述样本数据划分到对应桶序号的数据分桶；最后统计出L1i和L0i，并根据X、Y、L1i、L0i以及预设的计算规则计算出AUC指标。本发明还提供一种AUC指标快速计算装置、计算机设备以及计算机可读存储介质。本发明能够实现在较少的硬件资源下快速计算出AUC指标，提高了计算速度和效率。

摘要： 本发明属于分子生物学技术领域，具体涉及一种tRNA‑Asp‑AUC及其所构建的表达系统和在提高链霉菌抗生素产量中的应用。本发明所述的tRNA‑Asp‑AUC核苷酸序列如SEQ ID NO.1所示，tRNA‑Asp‑AUC转入天蓝色链霉菌中能够显著提高天蓝色链霉菌的十一烷基灵菌红素(Undecylprodigiosin)、放线菌紫素(Actinorhodin)和次甲霉素(Methylenomycin)的抗生素产量，tRNA‑Asp‑AUC能够提高天蓝色链霉菌的抗生素产量具有广阔的应用前景。

摘要： 本发明属于医疗领域，公开了一种基于影像组学分析脑梗死溶栓前非增强CT图像预测患者溶栓后出血风险的方法，一种基于影像组学分析脑梗死溶栓前非增强CT图像分析AUC值的方法，包括如下步骤：步骤1：从患者CT图像中提取丘脑以上5个相邻切片，另存为dicom文件；步骤2：每个CT图像中病灶半球的目标侧用ITK‑SNAP软件手动分割，将分割后的图像以.nii格式导出；步骤3：在Matlab2008b中，使用自建程序对步骤2生成的CT图像进行提取4个特征，所述的特征分别为：GLCM‑LL‑Correlation,GLCM‑HH‑Homogeneity,shape‑PAratio,Histogram‑Kurtosis；步骤4：在多变量预测模型中，获取根据4个特征在交叉验证中产生的AUC值95％CI。通过该方法，能够有效的对脑梗死溶栓后出血风险进行预测，能有效的预测患者治疗的预后。

摘要： 发明公开了一种基于AUC优化的有向图推荐方法，适于推荐方法的分析领域，其具体步骤为：首先将用户的评分矩阵设定成待优化的目标函数；然后将目标函数转化成近似的凸优化函数；再使用梯度下降法进行函数优化；再根据函数优化后重新得到的权重矩阵，计算用户的兴趣度矩阵；最后对预测到的用户评分最高的top‑N个项目用于推荐。本发明具有节约时间且更加精确实时的特点。

摘要： 通过测定药代动力学参数进行抗高血压药物给药的方法。在一个实施方案中，抗高血压药物是奥美沙坦，并且药代动力学参数是AUC。该方法对治疗高血压有效。一方面，本发明提供了根据AUC进行奥美沙坦给药的方法。在一个实施方案中，该方法包括：(a)以第一剂量给予需要高血压治疗的受试者奥美沙坦；(b)在给予后一个或多个时间点测定所述受试者血液中奥美沙坦的浓度，以提供一组奥美沙坦浓度/时间数据点；(c)转化该组奥美沙坦浓度/时间数据点，以提供曲线下面积(AUC)；和(d)以随后的剂量(例如第二和随后的剂量)给予奥美沙坦以实现约7,000hr*ng/mL的目标AUC。