Abstract-Receiver operativ egenskap (ROC) analys är en etablerad metod för att mäta diagnostisk prestanda i medicinska bildstudier. Traditionellt har artificiella neurala nätverk (ANN) tillämpats som en klassificering för att hitta en "bästa" detektionshastighet. Nyligen har forskare börjat rapportera ROC-kurva resultat för ANN klassificerare. Den nuvarande standardmetoden för att generera ROC-kurvor för en ANN är att variera den utgående nodtröskeln för klassificering. I detta arbete föreslår vi en annan teknik för att generera ROC-kurvor för en tvåklassig ANN-klassning. Vi visar att denna nya teknik genererar bättre ROC-kurvor i betydelsen att ha större yta under ROC-kurvan (AUC), och i betydelsen att vara sammansatt av en bättre fördelning av driftpunkter.
Till att börja med föreslås en ny strategi för att producera en ROC för ett artificiellt neuralt nätverk (ANN) i REF.
Generating ROC curves for artificial neural networks
{'venue': 'IEEE Transactions on Medical Imaging', 'journal': 'IEEE Transactions on Medical Imaging', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}