敏感性特异性多少合适

2024-11-07

sensitivity and specificity（敏感性和特异性）

医学.机器学习等等,在统计结果时时长会用到这两个指标来说明数据的特性.

图像分割中的loss--处理数据极度不均衡的状况

序言: 对于小目标图像分割任务,一副图画中往往只有一两个目标,这样会加大网络训练难度,一般有三种方法解决: 1.选择合适的loss,对网络进行合理优化,关注较小的目标. 2.改变网络结构,使用attention机制. 3.类属attention机制,即先检测目标区域,裁剪后再分割训练. 场景: 现在以U-net网络为基础,使用keras进行实现小目标的分割. Loss函数: 1.Log loss 对于二分类任务,log loss如下: 其中,yi为输入实例xixi的真实类别, pi为预测输入实

【医学影像】《Dermatologist-level classification of skin cancer with deep neural networks》论文笔记

这是一篇关于皮肤癌分类的文章,核心就是分类器,由斯坦福大学团队发表,居然发到了nature上,让我惊讶又佩服,虽然在方法上没什么大的创新,但是论文本身的工作却意义重大,并且这篇17年见刊的文章,引用量已经达到1300多,让人佩服,值得学习. [出发点]现有的皮肤癌分类系统由于数据量不够,同时只针对标准化的图像如皮肤镜图像和组织图像,通用性不够,还难以媲美医生的水平,也就是说不能投入实际使用 [论文核心]利用inceptionv3训练12万张图片,对皮肤癌的诊断达到可媲美皮肤科医生的水平 [论文贡

图像分割loss集合

我们只是大佬的搬运工 1.log loss 2.WBE loss 带权重的交叉熵 3.Focal loss 容易过拟合?我在VGG16上做过实验(没有BN层),发现网络在训练集上的性能直线上升,但是验证集却下降,不知是不是BN层缺失的原因 4.DIce loss 对于肿块太小的梯度容易变化剧烈 5.IOU loss 6.Tversky loss 7.敏感性-特异性损失 8.Generalized Dice loss 9.BCE + Dice loss 10.Dice + Focal loss 1

Flink 源码解析 —— 深度解析 Flink 是如何管理好内存的？

前言如今,许多用于分析大型数据集的开源系统都是用 Java 或者是基于 JVM 的编程语言实现的.最着名的例子是 Apache Hadoop,还有较新的框架,如 Apache Spark.Apache Drill.Apache Flink.基于 JVM 的数据分析引擎面临的一个常见挑战就是如何在内存中存储大量的数据(包括缓存和高效处理).合理的管理好 JVM 内存可以将难以配置且不可预测的系统与少量配置且稳定运行的系统区分开来. 在这篇文章中,我们将讨论 Apache Flink 如何管

敏感性、特异性、假阳性、假阴性（sensitivity and specificity）

医学.机器学习等等,在统计结果时时长会用到这两个指标来说明数据的特性. 定义敏感性:在金标准判断有病(阳性)人群中,检测出阳性的几率.真阳性.(检测出确实有病的能力) 特异性:在金标准判断无病(阴性)人群中,检测出阴性的几率.真阴性.(检测出确实没病的能力) 假阳性率:得到了阳性结果,但这个阳性结果是假的.即在金标准判断无病(阴性)人群中,检测出为阳性的几率.(没病,但却检测结果说有病),为误诊率. 假阴性率:得到了阴性结果,但这个阴性结果是假的.即在金标准判断有病(阳性)人群中,检测出为阴性

Highly Efficient Analysis of Glycoprotein Sialylation in Human Serum by Simultaneous Quantification of Glycosites and Site-Specific Glycoforms (通过同时定量糖基化位点和位点特异性糖型来高效分析人血清中的糖蛋白唾液酸化)-阅读人：陈秋实

期刊名:Journal of Proteome Research 发表时间:(2019年9月) IF:3.78 单位: 中国科学院大连化学物理研究所中国科学院大学大连医科大学第二附属医院物种:人血浆技术:用组氨酸修饰的具有可变换表面电荷的亲水性智能材料(组氨酸键合的二氧化硅,HBS)可选择性地从复杂的生物样品中富集唾液酸化的糖肽(SGP) 一. 概述: 糖蛋白的异常唾液酸化与许多恶性疾病密切相关,唾液酸化的分析对于揭示这些疾病的现状具有很大的潜力.然而,深入分析唾液酸化仍然具有挑战性

查全率（Recall），查准率（Precision），灵敏性（Sensitivity），特异性（Specificity），F1，PR曲线，ROC，AUC的应用场景

之前介绍了这么多分类模型的性能评价指标(<分类模型的性能评价指标(Classification Model Performance Evaluation Metric)>),那么到底应该选择哪些指标来评估自己的模型呢?答案是应根据应用场景进行选择. 查全率(Recall):recall是相对真实的情况而言的:假设测试集里面有100个正类,如果模型预测出其中40个是正类,那模型的recall就是40%.查全率也称为召回率,等价于灵敏性(Sensitivity)和真正率(True Positive

Design6：选择合适的数据类型

数据库使用Table来存储海量的数据,细分Table结构,数据最终存储在Table Column中,因此,在设计Table Schema时,必须慎重选择Table Column的Data Type,数据类型不仅决定了Column能够存储的数据范围和能够进行的操作,而且合适的数据类型还能提高查询和修改数据的性能.数据类型的选择标准既要满足业务和扩展性的需求,又要使行宽最小(行宽是一行中所有column占用的Byte).最佳实践:使用与Column最大值最接近的数据类型. 例如,bit 类型只能存储

CSS特异性（CSS Specificity）的细节之CSS样式权重的计算与理解（CSS样式覆盖规则）

本篇讲解CSS特异性(CSS Specificity)的细节,也就是CSS样式选择器的权重计算通过计算选择器的权重(weight)最终决定哪个选择器将获得优先权去覆盖其他选择器的样式设定,即“优先原则(priority rules)”! 首先,我们来一个简单的例子: <body> <ul id="summer-drinks"> <li class="favorite">First section</li> <l

如何选择合适的CRM客户关系管理软件？

面对日益激烈的市场竞争,很多企业管理者不断通过各种途径和方式,试图寻找一个合适并行之有效的解决方案,以帮助他们解决企业管理难题,不断提高企业的业绩,获得持续的成功. 企业管理软件的出现填补了企业管理领域的空缺.从西方引入的CRM概念传至中国跨越了半个世纪的时间,作为一种以客户为中心的经营策略,它以信息技术为手段,对业务功能进行重新设计,并对工作流程进行重组,帮助企业实现高效的销售运营管理. 市场上的管理软件鱼龙混杂,那么,如何找到最合适的CRM管理软件呢?小编觉得不妨从以下三方面入手: 以简胜繁

html小知识点汇总（浏览器导航上显示图标、div无高度时试着清除浮动、文字环绕图片、字体加粗、div按百分比分、已有的不合适的class，针对特定的标签进行修改）

1.新点击的网页,在浏览器导航上显示图标: 像这种效果: <head> <meta charset="UTF-8"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1,maximum-scale=1, user-scalable=no"> <title>标题</title> <link rel=&q

Windows 7 封装篇（一）【母盘定制】[手动制作]定制合适的系统母盘

Windows 7 封装篇(一)[母盘定制][手动制作]定制合适的系统母盘 http://www.win10u.com/article/html/10.html Windows 7 封装篇(一)[母盘定制][手动制作]定制合适的系统母盘 Windows 7 封装篇(一)[母盘定制]定制合适的系统母盘[手动制作] 前言首先要感谢S大(Skyfree),A大(Allen),C大(chiannet,启动技术高人,牛逼的MAX PE出自与他手)等等幕后为天空默默付出的所有人(其他版主我不太熟,O(∩_

谈谈javascript放在哪里更合适

关于javascript放在哪里更合适脚本位置: 例如以下代码: <html> <head> <title>Script Example</title> <script type="text/javascript" src="file1.js"></script> <script type="text/javascript" src="file2.js&q

实现iOS图片等资源文件的热更新化(一): 从Images.xcassets导出合适的图片

本文会基于一个已有的脚本工具自动导出所有的图片;最终给出的是一个从 Images.xcassets 到基于文件夹的精简合适的图片资源集的完整过程.难点在于从完整图片集到精简图片集,肯定是基于一个定制化的脚本,自定义导出的.如果自己手动导出?那可有的忙喽~ Images.xcassets 与 Assets.car Images.xcassets,是Xcode项目中的,用于存放资源文件.那么我们为什么不直接处理 Images.xcassets 呢?因为Images.xcassets中存放的图片名

WP老杨解迷：发布包多少大小合适

有位做安卓的老兄这样描述发布包大小问题:发布包和女人一样,新包如年轻女子,不能太瘦,太瘦没有货,所以大家都喜欢身段窈窕的少女,正火的产品如中年妇女,要得是风韵魅力,胖瘦已经不那么重要,但是也不能太胖,太胖负担大,老产品如太君,重要是那范,而不是形了. Windows Phone市场相比之下还比较新,发布包的大小是一个值得关注的话题,几乎在任何平台勿用置疑的是包越小越好,越小有利于分发,有利于加速下载获取用户,来自Fiksu的数据: 发布包越大,越不容易获得用户的转化,加上国内这种非主流杀马特的手

nodeJS代码实现计算交社保是否合适

本文通过nodejs的一个具体示例来对比分析现阶段我们交社保合不合适, 主要是对nodejs的一个小的应用,当然大家也可以改成其他语言的,程序猿们,来算算吧. 按一个普通程序员8000的月收入算就是1800的社保金,而且要延迟到65岁退休. 代码如下: fuckShebao: function (req, res, next) { //每个月1800的社保 var day = (1800 / 30); //交15年交满 var fu

用CentOS 7打造合适的科研环境 :zhuan

这篇博文记录了我用CentOS 7搭建地震学科研环境的过程,供我个人在未来重装系统时参考.对于其他地震学科研人员,也许有借鉴意义. 阅读须知: 本文适用于个人电脑,不适用于服务器: 不推荐刚接触Linux的人使用CentOS发行版: 本文尽量写的浅显易懂,但要求读者掌握Linux基础知识: 本文所有操作均在CentOS 7下完成,其他发行版或多或少与CentOS 7不同,因而仅供参考: 本文所安装的软件纯粹出于个人习惯及喜好,读者应自己判断,按需安装: 安装CentOS CentOS 7的安装与

MySQL 请选择合适的列！转载（http://www.cnblogs.com/baochuan/archive/2012/05/23/2513224.html）

点击图片,可查看大图. 介绍情况:如果你的表结构设计不良或你的索引设计不佳,那么请你优化你的表结构设计和给予合适的索引,这样你的查询性能就能提高几个数量级.——数据越大,索引的价值越能体现出来. 我们要提高性能,需要考虑的因素: 1.设计架构 2.设计索引 3.评估查询性能今天要讲的是表列的设计,暂不谈索引设计.我会在下一章讲索引设计. 选择数据类型选择正确的数据类型,对于提高性能至关重要. 下面给出几种原则,有利于帮助你选择何种类型. 1.更小通常更好. 使用最

NoSQL系列：选择合适的数据库

NoSQL系列:选择合适的数据库为什么使用NoSQL数据库? 阻抗失衡关系模型和内存中的数据结构不匹配采用更为方便的数据交互方式提升开发效率待处理的数据量很大数据量超过关系型数据库的承载能力大集群的出现在成本方面,集群中应用关系数据库,许可费用是一笔很大的支出: 横向扩展和纵向扩展:关系数据库一般只能是纵向扩展,通过对单机服务器的性能换代增强而实现:而对于扩展到多个服务器, DBMS先天不足:(DBMS不是设计给集群使用的) 对数据的访问效率要求高 NoSQL数据库的分类键值数据

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