一文揭示如何构建HR阳性乳腺癌脑转移风险预测模型
根据TD中脑转移预测模型的风险评估,中危组患者的aHR为2.42(95%CI1.12-4.27,P=0.025),高危组患者的aHR为10.23(95%CI4.87-21.47,P<0.001)。在整体队列中,中危组的aHR为3.71(95%CI1.83-7.52,P<0.001),高危组的aHR则高达14.87(95%CI7.48-29.54,P<0.001)。研究总结经过严谨验证,本研究成功构建了一个...
边缘检测评估方法:FOM、RMSE、PSNR和SSIM对比实验和理论研究
为了深入理解这些结果,我们对RMSE、PSNR和SSIM的公式进行了详细分析。比较边缘图是比较两幅图像的特殊情况,其中像素值只能取1或0。这意味着MSE中的值(Ei,j??Gi,j)??对于错误标记的像素将取值为1,否则为0。基于这一观察,可以用基于混淆矩阵的度量重新表述MSE:进一步分析表明,随着阈值的增加,被标记为边...
...大学邢磊团队:推出虚拟mIF染色(MAS)系统,利用AI技术预测胃癌预后
CD3、CD20、FOXP3和PD1标记的t检验中相应的p值为,2.37×10??412.37×10??41,2.89×10??642.89×10??64,1.11×10??931.11×10??93和1.30×10??751.30×10??75分别。CD3、CD20、FOXP3和PD1标记的Spearman相关系数值,分别为0.809、0.959、0.943和0.879。CD3、CD20、FOXP3和PD1标记的近似t检验...
Nature: 一种基于宏基因组序列空间生成无参考的蛋白质家族的计算...
在符合上述标准的81,345个NMPF中,预测出了80,585个三维模型,其中13,096个NMPF的预测置信度较高(预测TM(pTM)得分>0.700)。pTM分数综合了每个位置的预测置信度和每对位置的预测配准误差(pAE),表明了结构域-结构域方向的置信度。在结构聚类的基础上,这些高置信度预测代表了4,361种独...
...大学邢磊团队:推出虚拟mIF染色(MAS)系统,利用AI技术预测胃癌预后
病理学家评估并记录了,预测的虚拟mIF染色斑块和手动染色的参考mIF斑块中真阳性细胞的数量。散点图表明,预测的虚拟mIF斑块,与标准手动染色斑块之间存在很强的正相关关系。CD3、CD20、FOXP3和PD1标记的Pearson相关系数(PCC)值分别为0.884、0.970、0.981和0.963。CD3、CD20、FOXP3和PD1标记的t检验中相应的p值为,2.37...
深度综述:进展性慢性肝病发生慢加急性肝衰竭的风险预测及分层管理
PREDICT研究[10]也尝试建立了预测90天内新发ACLF的CLIF-CACLF-D模型,计算公式为CLIF-CACLF-D=[(0.03×年龄+0.45×腹水+0.26×ln(白细胞计数)]-(0.37×白蛋白)+[0.57×ln(总胆红素)]+[1.72×ln(血肌酐)]+3×10(www.e993.com)2024年10月18日。然而,在验证集中,CLIF-CACLF-D与CLIF-CAD预测效能无明显差异,该评分也未进一步推广...
纳入环境数据能否提升CDS识别儿童哮喘风险的能力?
最后,研究使用了基于临床数据的每个模型评估了决策规则的性能,以指导临床决策支持。通过计算Precision-Recall曲线来评估决策的影响,并评估不同切点的敏感性和阳性预测值。这强调了在将风险模型转化为决策支持工具时考虑事件发生率的重要性。对于30天的时间范围,如果我们希望敏感度约为70%,使用xgBoost模型的PPV仅为2.9%...
12个必须了解的AI模型评估指标
阴性预测值(negativepredictivevalue):正确识别出阴性样本的比例。敏感性或召回率(sensitivityorrecall):正确识别的实际阳性样本的比例。特异性(sepcificity):实际阴性样本被正确识别的比例。比率(rate):它是混淆矩阵中的一个测量因素。它还具有TPR、FPR、TNR和FNR4种类型。
检查发现附件包块?别紧张,先来做道算术题
第一步,计算预测值(PI),但要注意,绝经前和绝经后是不同的公式。绝经前:PI=-12.0+2.38In(HE4)+0.626In(CA125);绝经后:PI=-8.09+1.04In(HE4)+0.732In(CA125)。(注:In为自然对数)第二步,计算罗马指数(ROMAIndex):罗马指数(ROMAIndex)是根据HE4和CA125这两个肿瘤标志物检测结果,用相应的公...
RF联合TyG指数可预测类风湿关节炎人群心血管疾病风险
用联合系数预测样本人群的阴性预测值为79.17%,阳性预测值为65.67%。用联合系数绘制的ROC最终计算出的约登指数为0.448,提示该联合系数具有较高的准确性,能更好地预测RA患者的心血管风险。计算Cohen‘skappa系数=0.446(P=0.004),提示这种预测心血管疾病风险的方法与原始诊断标准具有较强的一致性。