文档介绍：上海大学2014~2015学年秋季学期研究生课程报告课程名称:生物医学测量及仪器课程编号:07SBE7002论文题目:基于甲胎蛋白诊断肝癌的ROC曲线绘制及AUC计算研究生姓名:廖小金学号:14723542论文评语:成绩:任课教师:评阅日期:摘要在检验某一物质对疾病的诊断效果时,ROC曲线是一个重要的统计学分析方法。其以真阳率作为纵坐标,假阳率作为横坐标,随诊断临界值的移动而形成一条连续的曲线。曲线下的面积AUC是判断诊断效果的一个依据,面积越接近于1效果越好。显著性差异可以帮助判断样本是否来自同一总体,也可以因此评价诊断方法的效果。AbstractIntheexaminationoftheeffectofasubstanceforthediagnosisofadisease,,thefalsepositiverateasthehorizontalaxis,,andthemoreitclosesto1,,,主要来自胚胎的肝细胞,胎儿出生后约两周甲胎蛋白从血液中消失,因此正常人血清中甲胎蛋白的含量尚不到20微克/升。但当肝细胞发生癌变时,却又恢复了产生这种蛋白质的功能,而且随着病情恶化它在血清中的含量会急剧增加,甲胎蛋白就成了诊断原发性肝癌的一个特异性临床指标。过去一直认为是诊断原发性肝癌的特异性肿瘤标志物,具有确立诊断、早期诊断、鉴别诊断的作用。大量的临床却发现,部分肝硬化病人会长期出现AFP达到上千,但多年都没有肝癌的迹象;同时发现约20%的晚期肝癌病人,直至病故前,AFP仍不超过10。也就是说,尽管甲胎蛋白是检验肝癌的有效的指标,但肝癌患者不一定甲胎蛋白检验呈阳性(80%呈阳性),而AFP检验呈阳性的人也不一定是肝癌患者。这就涉及到对诊断试验评价的问题,我们课程中所学的假设检验、ROC曲线绘制及AUC计算正是针对这类问题的方法之一。。例如在本项目中,用甲胎蛋白作为肝癌的诊断指标,若这两组实际数据有显著性差异,基于此,它们所来自的各自的总体不具有显著性差异的概率p是多少?p达到一个足够小的值时,认为总体具有显著性差异,以此说明甲胎蛋白作为诊断指标是一个有力的依据。,。ROC曲线如上图所示,在评价诊断试验时,患者中被诊断试验正确判断为阳性的比例亦叫真阳性率(truepositiverate,TPR),也称灵敏度;非患者中被诊断试验正确判断为阴性的比例亦叫真阴性率(truenegativerate,TNR),也称特异性;患者被诊断试验错误地判断为阴性的比例称为假阴性;非患者被错误地诊断为阳性的比例称为假阳率。而ROC曲线是以灵敏度为纵轴,假阳率为横轴,通过不同的诊断临界值的移动绘制而成的曲线。多条曲线进行比较时,曲线下的面积越大,说明诊断越准确。将绘成的曲线与斜45度的直线对比,若差不多重合,说明自变量对因变量的判定价值很差,若越远离斜45度的直线,说明自变量对因变量的判定价值越好。分析单个曲线时,越靠近左上角的点所对应的诊断临界值越好,例如本项目中的。:测得正常人及肝病患者的甲胎蛋白(AFP)水平如下,分作两组(肝癌、非肝癌)。肝癌组(17人,ug/L):,,,,,,,,,,,,,,,,(20人,ug/L):,,,,,,,,,,,,,,,,,,,。,并计算曲线下面积(AUC),确定最