ROC曲线指受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic curve), 是反映敏感性和特异性连续变量的综合指标,是用构图法揭示敏感性和特异性的相互关系，它通过将连续变量设定出多个不同的临界值，从而计算出一系列敏感性和特异性，再以敏感性为纵坐标、（1-特异性）为横坐标绘制成曲线，曲线下面积越大，诊断准确性越高。在ROC曲线上，最靠近坐标图左上方的点为敏感性和特异性均较高的临界值。
ROC是英文receiveroperatingcharacteristic的缩写，其原意是接收机工作特征，最初应用于通讯学领域。ROC曲线用于描绘某种检验的灵敏度与特异性的关系，其中涉及到的几个概念有：①真阳性(TP)，即有病检查为阳性；②假阴性(FN)，有病但检查为阴性；③假阳性(FP)，无病但检查为阳性；④真阴性(TN)，无病检查为阴性。灵敏度＝TP/(TP+FN)特异性=TN/(FP+TN)ROC曲线是以假阳性率(falsepositiverate，FPR)或1-特异性为横座标，以真阳性率(truepositiverate，TPR)或灵敏度为纵坐标，对应于一系列分界值(或决定阈)所构成的曲线。ROC曲线的含义主要包括以下四方面的内容：(1)ROC曲线图上的每一点都代表某一分界值的特异性和灵敏度，由一系列的分界值(或决定阈)构成ROC曲线。(2)理想的ROC曲线图是真阳性率为或100%；假阳性率是0或特异性为100%。(3)当ROC曲线图呈45度对角线时，不能鉴别出真、假阳性率。(4)ROC曲线越向左上偏，曲线下面积越大，其识别能力也就越高，试验的准确性就越高。
roc曲线下面积有意义。
一、ROC曲线含义
ROC曲线上各点反映的都是相同的感受性，通过对疾病组和参照组的测定结果进行分析，确定测定值的上下限、组距以及截断点，按选择的组距间隔列出累积频数分布表，并分别计算出所有截断点的真阳性率、特异性和假阳性率，作图绘成ROC曲线。
二、ROC曲线比较方法和适用条件
一般来说，对于两种诊断方法可以有成组比较法和配对比较法，成组比较法是两种诊断方法作用于不同受试者，配对比较法则是针对于同一受试者接受两种不同的诊断方法。ROC曲线适用于二分类别的反映效果或结果的变量。
三、SPSS中绘制ROC曲线案例图示
第一步：打开SPSS软件，输入数据，选择分析—ROC曲线。
第二步：选取检验指标载脂蛋白A1放入检验变量中，将中医证型放入状态变量中，将痰浊上扰证型赋值为1，阴虚风动证型赋值为0，输出项勾选ROC曲线、带对角参考线、标准误差和置信区间以及ROC曲线的坐标点。
第三步：点击确定，得到分析结果。然后进行结果分析。
通过以上介绍相信大家对ROC曲线有了一定了解，目前ROC曲线在医学领域统计中被广泛使用，其不仅能够查出任意界限值时的对疾病的识别能力，还能选择最佳的诊断界限值，ROC曲线越靠近左上角，试验的准确性就越高！
医学roc曲线的绘制与解释如下：
ROC 曲线是根据一系列不同的二分类方式(分界值或决定阈),以真阳性 率(灵敏度)为纵坐标,假阳性率(1-特异度)为横坐标绘制的曲线。
受试者工作特征曲线 ( receiver operator characteristic curve, ROC 曲线），最初用于评价雷达性能，又称为接收者操作特性曲线。
ROC 曲线是根据一系列不同的二分类方式(分界值或决定尔），以真阳性率 （灵敏度）为以坐标，假阳性率(1-特异度)为横坐标绘制的曲线。传统的诊断试验汗价方法有一个其同的特点，必须将武验结果分为两类 ，再进行统计分析。
ROC 曲线的评价方法与传统的评价方法不同，无须此限制，而是根据实际情况许有中间状态，可以把武验结果划分为多个有序分类，如正常、大致正常、可疑、大致常和升常五个等级再进行统计分析。因此，ROC 曲线评价方法适用的范国更为广泛。
1ROC 曲线能很容易地查出任意界限值时的对疾病的识别能力。
2选择最佳的诊断界限值。ROC 曲线越章近左上角,试验的准确性就越高。最靠近左上角的ROC 曲线的点是错误最少的最好国值，其假阳性和假阴性的总数最小。
两种或两种以上不同诊断试验对疾病识别能力的比较。在对同一种疾病的两种或两种以上诊断方法进行比较时 ，可将各过验的 ROC 曲线绘制到同一坐标中，以直观地鉴别优劣，靠近左上角的ROC 曲线所代表的受试者工作最准确。
什么是接受者操作特性曲线（ROC曲线）在过去的15年中，接受者操作特性（ROC）曲线分析已成为越来越受欢迎在生物医学科学。它在评价医疗诊断测试为连续或有序分类（等级）的结果中起着重要的作用。诊断检查一般可通过测量确定受试者谁可能能够从具体的干预受益。可以诊断通过比较试验结果与一个适当的阈值或临界值0，将其进行分类，说，从而判断是否有疾病。当然，这种二分法导致亏损的信息存在一定的误诊率、漏诊率,对进一步的治疗进行分析；测试的灵敏度的概率，就是那患病的病人患病，有一定的概率被正确的分类。ROC曲线诊断测试是通过绘制的灵敏度与1—特异性的各种临界值，并加入该点的线段（非参数方法）或添加一个平滑的曲线，对应于参数化模型。ROC曲线曲线下的面积通常被视为一个总结指数的性能测试。它可以直观地解释为正确的概率测试结果。迄今，不同的回归模型，广义线性模型和广义非线性模型都被提出了可以用于ROC曲线分析；他们有一个重要的临床优势，可以纳入变量的信息。他们允许测定的增量价值的诊断测试和上面的信息已纳入变量，参数较多，再进行对比和分层处理，这通常导致小样本大小，因此，会导致模型不准确的估计。回归系数可以通过最大似然估计，或利用广义估计方程（GEE）来获得。贝叶斯方法可以改善这些因为他们允许进一步纳入事先知识和信仰，例如，定性临床证据或其他研究结果（荟萃分析）。贝叶斯使用概率量化的不确定性因此认为，未知参数是随机的和已知的数据是固定6第一个贝叶斯分析一般回归模型的曲线，即有序回归模型最近才由一些学者发现。他们运用马尔可夫链蒙特卡洛（MC MC方法）采用吉布斯采样和大都市algorithm-to获取样品的边缘后验
(一)作者及其单位作者姓名在文题下按序排列，作者单位名称及邮政编码脚注于首页左下方。作者应是：①参与选题与设计，或参与资料的分析和解释者；②撰写或修改论文中关键性理论或其他主要内容者；③能对编辑部的修改意见进行核修，在学术界进行答辩，并最终同意该文发表者。仅参与获得资金或收集资料，及对科研小组进行一般管理的人员不宜列为作者，对这些人员的贡献应列人致谢部分。作者署名主要按作者(或单位名称)在研究中的作用、贡献以及所能承担的责任依次写明姓名和所在单位，而不是论资排队。例如，学位论文署名有时研究生名字在前，导师名字在后，实际上整个科研设计导师起了很大作用，而研究生做了大量实际工作，因此列为第一作者。对上述3条作者条件的规定，凡署名的作者均必须具备对文章中各主要结论，至少有一位作者负责，集体署名文章必须注明对该文负责的关键人物。来自不同单位的较多研究可只写研究者(作者)姓名，并于各姓名右上角标一小符号，在第一页脚注上注明符号所代表的作者单位名称。所有参加署名的人，都应对论文的内容负责，需要时能对读者的疑问作出恰当的解释和说明。另外，还要注意以下几点：1、一篇论文的署名不宜过多。一般不超过10人，其余作者可采用注释形式列于本篇文章首页下方，指导者、协作者、审阅者可列入致谢中，应征得被致谢者同意。参加研究者或作者已死亡，应在姓名外加黑线框。2、单名作者则姓与名之间空一格。如作者系论文的整理、执笔、文摘摘稿人、简讯作者、综合者，其姓名一般置于文末，参考文献之前，并加括号。3、译文文摘的署名应写在全文末右下方，用圆括号括起，译者与校对者之间空一格。4、署名应署真名、全名，不应署笔名。国内作者的中文署名写全名，其外文署名按1978年国务院规定一律用汉语拼音，也是姓前名后，姓和名的首字符大写，其间留空一格，双名或双姓的拼音字符连写，不加连字号。如郝加虎为“Haojia-hu”，欧阳明为“Ouyong Ming”。若两字拼音连写处出现元音字符相接而其音节可能发生混拼时，则在两元音字符间的上方加隔音号(，)以示区分。如刘长安为“LiuChang’an。5、学位论文的署名应按“实事求是、论功署名”的原则，不计资历深浅、不论学衔高低，而应根据在研究工作中所负的责任和所起的作用来决定。6、多学科综合研究课题的署名应按课题组组长的姓名一般排列在前，组员按贡献大小依次排列在后的情况处理。若在总的研究课题中又有分课题的情况下，分课题单独发表时，分课题的组长可以名列在前，组员按在研究成果中所起的作用大小排列。（二）摘要(abstract)与关键词key words摘要是论文中主要内容的高度浓缩并能提供文中的关键信息。论文摘要应简明扼要地描述课题的性质、研究目的与意义、材料与方法、结果、讨论和结论中的重要内容。一般论文摘要不要超过200字。在论文正文的前面，需要撰写论文摘要。我国国家级医学期刊，通常都要求中、英文摘要，而且采用了国际医学期刊要求的格式化摘要(structured abstract)。格式化摘要国外期刊大多采用Haynes RB等提出的格式(More informative abstracts revisited. Ann Intern Med，1990，113：69-76.)，包括目的objective)、设计(design)、研究场所(setting)、病人或其他研究对象(patients or other participants)、干预措施(in-terventions)、主要结果的测量方法(main outcome measures)、结果(results)及结论conclusions)共8项；我国医学期刊将其简化：目的、方法、结果和结论四部分，各部分冠以相应的标题，并采用第三人称撰写，不用“本文”等主语，文字要极其精练，不一定要用完整句子，字数限于200～250字左右。论著稿应在摘要下面标出关键词(key words)。关键词为论文正确编目，标出关键词的目的主要为了便于作主题索引，便于电子计算机检索使用，因此要求尽可能准、全。关键词要求简洁、明确，将论文中可供检索点列出。关键词是专业术语，而不是其他词汇，一般要求列25个。要求标出文章所研究和讨论的重点内容，仅在研究方法中提及的手段不予标出。尽量使用美国国立医学图书馆编辑的最新版《Index Medicus))中医学主题词表(MeSH)内所列的词。如最新版MeSH中尚无相应的词，可选用直接相关的几个主题词组配，如无法组配则可选用最直接的上位主题词，必要时可用适当的习用自由词。(三)前言(introduction)是写在论文正文前面的一段短文，起提纲挚领作用。论文开始一段是前言，一般文章均不将前言列为标题，只是有一段文字将正文引出，字数不宜过多，一般300字左右。但国外期刊有关研究背景知识介绍的篇幅较长。前言是为了给读者一点预备的知识，并借以引起读者阅读下去的兴趣，因此要特别注意精练、开门见山而有吸引力，对研究历史回顾应避免繁琐。在研究论文的前言中扼要介绍与本文密切有关的史料。前言部分主要讲清楚所研究问题的来源及本文的目的性。课题来源可以从文献中来，也可从临床实际工作中提出，需要在前言部分简明扼要地写清楚，所要研究的是什么问题，问题的提出是从何而来的?本文准备解决哪些问题。有时一项科研工作已持续多年，该论文是以前某一阶段工作的总结，则要说明该项科研工作总的目的，以前发表的论文已解决了其中的某个问题，本篇论文是准备解决其中哪个问题。总之要将论文的目的写清楚，使读者看了一目了然，知道本文所研究问题的来源、重要性以及研究目的是什么。前言的内容无需在文中重复，初写者常将前言部分内容和讨论部分重复，这是不允许的。总之，前言就是用简单的文字描述该项研究的背景与动向、研究目的(包括思路)、范围、历史、意义、方法及重要研究结果和结论，前言要切题，起到给读者一些预备知识的作用，并能引人人胜。（四）材料与方法(materials and method应体现科研构思和实验设计的各项要求。这部分是论文的重要组成部分，其篇幅较大，一般分析性和实验性研究大约需要1500字左右才能写清楚。需要详细撰写的理由是：使读者看了后能重复，以及便于审稿者复核。“材料”主要交待作者用什么具体实验对象或什么具体的资料来进行研究，“方法”指用什么具体实验方法或搜集资料的方法来收集资料。因此“材料与方法”在有些研究的论文中也称为“对象与方法”或“资料来源与方法”。“材料和方法”不能和“结果”部分合并撰写。撰写的内容包括。1、对象①研究对象人选的方法：即如何从目标人群选人样本人群，撰写时应使用下列名词：随机样本(random sample)、选自人群的样本(population-based sample)、转诊样本(referred sample)、连续样本(consecutive sample)、志愿者样本(volunteer sam-ple)及随便抽取的样本(convenience sample)，将研究对象的来源介绍清楚，其主要目的除了估计抽样误差外，尚能帮助读者了解论文结论的适用范围。②诊断标准和纳入/排除标准：尽量使用“金标准”，并标明诊断标准的出处切不可笼统地冠以“全部研究对象符合全国统一诊断标准”。③入选研究对象的样本数：如有拒绝人选者应注明人数，并说明原因。④研究对象的一般特征：包括年龄、性别、民族及其他重要特征。⑤研究对象的分组方法：是否随机分配，采用何种随机分配方法：简单随机化，区组随机化或分层随机化，切不可简单地写“随机分组”一句话。2、研究方法①基本设计方案：基本设计方案应写明，下列名词可供撰写用：如治疗性研究应使用“随机对照试验”、“非随机对照试验”、“交叉对照试验”、“前后对照试验”、“双盲”、“安慰剂对照”等名词；诊断研究应使用“金标准对照”、“盲法”等名词；预后研究应使用“前瞻性队列研究”、“回顾性队列研究”、“起始队列(inception cohort)”广等名词；病因研究应使用“随机对照试验”、“队列研究”、“病例对照研究”、“横断面研究”等名词；描述性研究应写明是“病例分析”、“普查”、“抽样调查”等；临床经济学分析应写明“成本 效果分析”、“成本 效用分析”、“成本 效益分析”等。②研究场所：要写清楚在“人群或社区”、“医学中心”、“基层医院”、“门诊”、“住院”等。③干预措施：试验的措施及执行方法应详细交待；投于患者的药物应写明化学名、商品名、生产厂名，中药还应注明产地，并详细说明每日剂量、次数、用药途径和疗程；试剂应写明生产厂家名，试验方法如是作者新建立的要详细介绍，老的方法应注明出处，所采用的仪器须注明型号及生产厂名。④盲法：盲法的具体实施情况应交待，包括安慰剂的制作，保证盲法成功的措施等。⑤测量指标及判断结果的标准：如暴露及疗效标准等的确定都有公认的标准，撰写时都应注明。⑥质量控制：控制偏倚发生所采用的措施。3、统计分析方法：包括资料收集方法的介绍，采用何种统计方法，如采用计算机分析，计算机的型号及何种计算机软件都必须一一交待。如在《银屑病危险因素研究》[中华流行病学杂志，200l，22(3)]一文中，作者撰写的材料与方法如下。一、研究对象1、病例组220例有家族史银屑病患者，年龄分布在6-72岁之间，平均年龄为34-35岁，其中男125例，女95例；547例无家族史银屑病患者，年龄分布在3-76岁之间，平均年龄岁，均来自我院皮肤科门诊1997年12月1日至1999年8月31日确诊的病人，病例间无亲缘关系。2、对照组同时选择我院外科住院病人的健康家属(无任何皮肤病)647名作为对照，男378名，女269名，年龄分布在3-73岁之间，平均年龄为岁；对照间亦无亲缘关系；病例组与对照组在性别、年龄方面经统计学处理差异无显著性。(五)结果要求如实具体交待经审查核对后用统计学处理的实验观察数据资料，而不要求把原始数据全部写出。主要介绍全部的发现及数据，是论证的重要依据。结果的中心内容是经过科学地统计学处理得来的数据，而不是原始数据，更不是原始记录。结果应当客观完整和可靠，所有的结果项目，均要围绕研究主题，有逻辑、有层次地层开，与主题无关的部分，不宜全部列出，但在材料与方法中列出的项目与标准，在结果中必须反映出来，并且要吻合一致。结果是论文的核心，它反映了论文水平的高低及其价值，是结论的依据，是形成观点与主题的基础和支柱，约用全文的1/31/4篇幅书写这部分内容。由结果引发讨论，导出推理。结果的内容包括真实可靠的观察和研究结果，测定的数据，导出的公式，典型病例、取得的图像、效果的差异(有效与无效)、科学研究的理论结论等。对不符合主观设想的数据和结果，应作客观的分析报道。有的医学论文可将实验方法与结果连写。临床医学论文中也可将疗效标准、治疗结果和并发症写在结果内。结果部分应根据不同情况分段叙述，可以设小标题，小标题之下亦可再设分标题。结果表达时应注意：①数据表达要完整：报告结果的例数与人选研究对象的例数应吻合，剔除例数与剔除理由应交待，失访例数及因其他原因死亡例数也应写清楚，如有数据不全应作解释。如进行两组比较，应列出两组除研究因素以外的其他临床基线情况(base line)，并进行均衡性检验，两组是否可比。②科研设计时确定的科研假设主要测量指标，如在结果部分作丁更改应作解释。③统计处理注意事项：当相对数的分母太小时，应报道绝对数，如10/20例，而不能只报告50%病例；应用的率和比应正确，选择的各种统计分析方法要正确，复杂的统计分析要作解释；应同时报道95%可信区间(95%CI)④诊断试验的研究应报告灵敏度、特异度、预测值、似然比及受试者工作特征(ROC)曲线。统计学处理主要使原始数据从难理解变成易于理解，并从原始数据的偶然性中揭示出隐藏在其中的某些必然规律。用统计学处理原始数据时，首先要通过分组将原始数据重新排列，制作频数表，然后算出均数或百分率，并用显著性检验所得的P值来判定其组间差异的意义，以获得包含在原始数据中的信息，其次是用文字或统计图表将它们表示出来。结果的表达形式有表、图、文字3种。统计图比统计表更便于理解与比较，但统计图中不能获得确切数字，所以不能完全代替统计表。图的标题应置于图的下端，图有纵轴和横轴，两轴应有标目，标目应注明单位，横轴尺度自左至右，纵轴尺度自下而上，尺度必须等距，数值一律由小到大，一般纵轴尺度必须从0点起始(对数图及点图等除外)，图中用不同线条应注明，图的长、宽比例一般以7：5为宜。常用的统计图有直条图、圆形图、百分直条图、线图、直方图、散点图等。直条图利用直条的长短来表达按性质分类资料各类别的数值，如疾病分类、性别、治疗效果等，表示它们之间的对比关系。圆形图和百分直条图适用于百分构成的资料，表示事物各组成部分的构成情况。线图和直方图用于按数量分组的资料如时间、年龄、身高、体重及血压等有连续性的指标。散点图用以表示两种事物的相关性和趋势，一般横线代表白变量，纵轴代表因变量。临床医学研究的论文结果中往往还会运用插图和照片如心电图、脑电图、X线片、CT片等来表示研究中的发现，插图的画面要重点突出，照片要注意拍摄的环境及技术条件的一致性。文字表达和图表表达不要重复，文字是表达结果重要的、不可缺少的手段，要简明扼要，力求用最少的文字、最简洁的语言把结果表达清楚，一般不宜引用参考文献。文字表达应当是要点式叙述，可分几项撰写，每一项报告一组数据，使读者看了一目了然。图表的表达应符合统计学的规定。总之，结果是论文中的主体，是作者的主要劳动成果，结果必须完整、清晰、准确无误，不允许有丝毫的含混和差错。（六）讨论主要是对实验观察结果或调查结果做出理论性分析。这是全篇文章的精华所在。讨论是为了寻找事物之间的内在联系，可把本文取得的结果与文献或过去的工作进行对比，寻找其间的关系，讨论所需引用的文献材料应尽量抽象概括，而不是抄袭别人的文献资料。讨论部分是从理论上对实验和观察结果进行分析和综合，为文章的结论提供理论依据。讨论部分是以结果部分为基础和线索进行分析和推理，表达作者在结果部分所不能表达的推理性内容。讨论的内容应当从实验和观察结果出发，实事求是，切不可主观推测，超越数据所能达到的范围。很大程度上取决于作者文献掌握的多少，作者的分析能力如何，切忌将讨论部分写成他人文献的综述。归纳起来，讨论部分应表达下列内容：1、应紧密结合本文研究所获得的重要发现，以及从中引出的结论进行讨论，而不是重复结果部分的内容。特别是要对新的发现、文献尚未报道的内容进行深入讨论，包括可能的机制、临床应用范围以及从研究结果对总体的推论。必须强调应紧密结合本文发现进行讨论，且所作的推论必须恰当。2、应讨论本文发现和文献报道同类研究的结论有何不同，哪些文献支持本文发现，哪些文献报道与本文结论不同，切忌冗长的文献综述式的阐述。3、应对本文研究不足之处进行讨论；可能存在的偏倚，以及偏倚的来源；对本文研究的内部真实性和外部真实性进行讨论；要肯定本文的结论尚需进行哪些项目的研究等等。4、提出进一步的研究方向、展望、建议和设想。以上内容并非每篇论文的讨论都必须涉及，面面俱到。应从论文的研究内容出发，突出重点，紧扣题目，围绕一个至几个“小核心”进行。对于新的临床病例报告，还应讲清楚诊断标准和鉴别诊断。如果是有关新药疗效，还要说明如何肯定疗效，疗效的指标是否合理，今后治疗方法上还需如何改进等。要集中围绕几个观点讲深述透，不必面面俱到。每个讨论最好有一个小标题，提示讨论的中心内容，按结果栏目中的顺序并结合文献分段撰写，或标出序号。其次序应从时间、因果、重要性、复杂性，相似与相反的对比等方面来考虑。
ROC曲线可以衡量分类器的准确性和灵敏度，具有重要的应用价值。
1.理解ROC曲线的基本概念
ROC（Receiver Operating Characteristic）曲线是一种分类器的综合性能指标，以假阳性率（False Positive Rate, FPR）为横坐标，真阳性率（True Positive Rate, TPR）为纵坐标，在平面直角坐标系中描绘的曲线形状。
ROC曲线的总面积是1，曲线下方面积越大，分类器的准确性越高。
2.应用于医学诊断
在医学图像分析中，ROC曲线可以帮助医生判断肿瘤恶性程度。
医学实验表明，针对性生成对抗网络（Conditional GAN）的ROC曲线面积可达到，比传统方法更加准确。
3.应用于金融风控
在金融领域，ROC曲线在评估信用卡欺诈检测模型方面具有广泛使用。利用ROC曲线可以把交易分数设置为阈值，并根据TPR和FPR来优化分类器的性能。
4.应用于工业质检
在工业领域，ROC曲线用于评估分类器的缺陷检测能力。在汽车质检中，利用ROC曲线可以帮助工人在扫描所有汽车表面时准确识别外观和结构性问题。
5.应用于信息检索
在信息检索领域，ROC曲线是衡量搜索引擎的性能的一个重要因素，可以用来比较不同搜索算法的优劣。利用ROC曲线可以对计算机程序进行性能评估，以选择最佳的词向量表示算法。
6.应用于生物医学领域
在生物医学领域，ROC曲线广泛应用于定量化筛选（Quantitative screening）中，通过对疾病标记物进行分析来判断病症。
例如，利用还原空间重构方法，可以通过绘制基于诊断类受试者作为正样本，而健康控制组和其他非目标疾病作为负样本的ROC曲线，预测确诊恶性肿瘤的概率。
以上是ROC曲线在不同领域的应用价值，可以看出其非常广泛。根据具体领域和实际需求，我们可以选择合适的ROC曲线方法来进行分类器评估和性能优化。
结论应该准确、完整、明确、精练。
论文结论的写作内容一般应包括以下几个方面：
①本文研究结果说明了什么问题；
②对前人有关的看法作了哪些修正、补充、发展、证实或否定；
③本文研究的不足之处或遗留未予解决的问题，以及对解决这些问题的可能的关键点和方向。
书写结论时应该避免的三个问题：
1、把结论写成余论，不需要在余留一些问题给读者展示。
2、把结论写成展望，一篇论文把本身需要解决的问题解决好即可，一般不需要展望什么。如果一定要展望，那么在结论之后写一百字左右的文字表达一下。
3、把结论写成感想，不少学生在结论中经常触景生情、浮想联翩，把许多与结论没有关联的东西写进来，这是忌讳。
医学sci论文结论写法是在理论分析和实验验证的基础上，从严谨的逻辑推理中获得的创造性、启发性和实证性的结果。它以其条理性、明晰性和客观性体现了论文或研究成果的价值。结论与引言类似，可为读者和两位作者提供依据。结论研究内容的结果不是简单的重复，而是对研究结果有了更深一步的认识，从身体的各个部位入手，并涉及到部分的介绍，经过判断、归纳、推理过程和新思路。
讨论是最能体现论文水平的部分，也是写作难度较高的部分。对于初写着来说，要特别注意以下几点：1.实事求是、恰如其分的评价，不乱下结论，切忌推理过分外延。
ROC曲线可以衡量分类器的准确性和灵敏度，具有重要的应用价值。
1.理解ROC曲线的基本概念
ROC（Receiver Operating Characteristic）曲线是一种分类器的综合性能指标，以假阳性率（False Positive Rate, FPR）为横坐标，真阳性率（True Positive Rate, TPR）为纵坐标，在平面直角坐标系中描绘的曲线形状。
ROC曲线的总面积是1，曲线下方面积越大，分类器的准确性越高。
2.应用于医学诊断
在医学图像分析中，ROC曲线可以帮助医生判断肿瘤恶性程度。
医学实验表明，针对性生成对抗网络（Conditional GAN）的ROC曲线面积可达到，比传统方法更加准确。
3.应用于金融风控
在金融领域，ROC曲线在评估信用卡欺诈检测模型方面具有广泛使用。利用ROC曲线可以把交易分数设置为阈值，并根据TPR和FPR来优化分类器的性能。
4.应用于工业质检
在工业领域，ROC曲线用于评估分类器的缺陷检测能力。在汽车质检中，利用ROC曲线可以帮助工人在扫描所有汽车表面时准确识别外观和结构性问题。
5.应用于信息检索
在信息检索领域，ROC曲线是衡量搜索引擎的性能的一个重要因素，可以用来比较不同搜索算法的优劣。利用ROC曲线可以对计算机程序进行性能评估，以选择最佳的词向量表示算法。
6.应用于生物医学领域
在生物医学领域，ROC曲线广泛应用于定量化筛选（Quantitative screening）中，通过对疾病标记物进行分析来判断病症。
例如，利用还原空间重构方法，可以通过绘制基于诊断类受试者作为正样本，而健康控制组和其他非目标疾病作为负样本的ROC曲线，预测确诊恶性肿瘤的概率。
以上是ROC曲线在不同领域的应用价值，可以看出其非常广泛。根据具体领域和实际需求，我们可以选择合适的ROC曲线方法来进行分类器评估和性能优化。
医学roc曲线的绘制与解释如下：
ROC 曲线是根据一系列不同的二分类方式(分界值或决定阈),以真阳性 率(灵敏度)为纵坐标,假阳性率(1-特异度)为横坐标绘制的曲线。
受试者工作特征曲线 ( receiver operator characteristic curve, ROC 曲线），最初用于评价雷达性能，又称为接收者操作特性曲线。
ROC 曲线是根据一系列不同的二分类方式(分界值或决定尔），以真阳性率 （灵敏度）为以坐标，假阳性率(1-特异度)为横坐标绘制的曲线。传统的诊断试验汗价方法有一个其同的特点，必须将武验结果分为两类 ，再进行统计分析。
ROC 曲线的评价方法与传统的评价方法不同，无须此限制，而是根据实际情况许有中间状态，可以把武验结果划分为多个有序分类，如正常、大致正常、可疑、大致常和升常五个等级再进行统计分析。因此，ROC 曲线评价方法适用的范国更为广泛。
1ROC 曲线能很容易地查出任意界限值时的对疾病的识别能力。
2选择最佳的诊断界限值。ROC 曲线越章近左上角,试验的准确性就越高。最靠近左上角的ROC 曲线的点是错误最少的最好国值，其假阳性和假阴性的总数最小。
两种或两种以上不同诊断试验对疾病识别能力的比较。在对同一种疾病的两种或两种以上诊断方法进行比较时 ，可将各过验的 ROC 曲线绘制到同一坐标中，以直观地鉴别优劣，靠近左上角的ROC 曲线所代表的受试者工作最准确。
ROC曲线在我的记忆中，是在本科三年级的循证医学课，预防医学课上学过的，现在已经很模糊了，但是好像需要用上，这一次来回顾下： ROC曲线 (receiver operating characteristic curve) ,又称受试者工作特征曲线，或感受性曲线 (sensitivity curve) . 用简单的话概括，就是用于评价，比较诊断性实验的效果，是否有应用价值。或者选择适合的截断值，用于诊断实验。 ROC曲线纵坐标为真阳性率（TPR灵敏度），横坐标为假阳性率（1-特异度FPR）。关于真阳性率，假阳性率等的概念这里不做赘述。曲线越靠近左上角，越有诊断价值，ROC曲线下面积越大，越有应用价值。
在一个二分类模型中，如风险打分模型，假设采用逻辑回归分类器，
其给出针对每个实例为正类的概率，那么通过设定一个阈值如，概率大于等于的为正类，小于的为负类。对应的就可以算出一组(FPR,TPR)，在平面中得到对应坐标点。
ROC曲线实际上也是由一系列的点所构成，即模型的阈值不断变化，随着阈值的逐渐减小，越来越多的实例被划分为正类，但是这些正类中同样也掺杂着真正的负实例，即TPR和FPR会同时增大。阈值最大时，对应坐标点为(0,0)，阈值最小时，对应坐标点(1,1)。
对基因表达打分模型的理解也类似，根据risk score可将sample分为高风险与低风险组，而高低风险组与实际的alive, dead存在差异, 因此每个sample的score分数都不一，依次以sample的score（或正样本的预测概率）作为阈值，可得出与sample数相同的点数，其阈值改变，TPR,FRP随之改变，因而出现了我们常见的曲线。
从AUC判断分类器（预测模型）优劣的标准：
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To be or not to be is only a part of the question, the question also includes how long to be. 生存分析(survival analysis), 不想用难懂的术语去解释，很讨厌课本上的复杂句式，好像不搞那么复杂就很low?明明本身是很简单的概念。 我们来对比一下： A: 生存分析是将事件的结果和出现这一结果所经历的时间结合起来分析的一种统计学方法。(官方） B: 生存分析就是将观测和生存时间结合起来分析的统计学方法。目的在于显示某因素与生存时间的关系。（自己的） 读完A后的感觉就是我还要再去读两遍，然后问生存分析到底是干嘛的？ 生存时间的类型：完全数据（从起点到死亡），截尾数据（从起点到某一时间点）
生存资料的特点：含有截尾数据，截尾数据的真实生存时间未知，但确定的是大于生存时间。一般不呈正态分布。
条件生存概率：如年条件生存概率，月条件生存概率。
生存率：如5年生存率，指经过5年后，仍存活的概率。
生存曲线（Survival curve）:以随访时间为横轴，生存率为纵轴，将各点连成曲线。
应用于基因表达高低，可分为两组，高表达，与低表达。
分析资料： 1）估计：Kaplan-Meier法（K-M法），由Kaplan和Meier于1958年提出，适用于小样本和大样本。 2）比较：log-rank检验，非参数检验，用于比较两组或多组生存曲线。检验统计量为卡方。实为单因素分析， 要求各曲线不能交叉，如交叉提示存在混杂因素。 3）影响因素分析：Cox比例风险回归模型（最重要的模型之一），多因素分析方法，1972年提出，不考虑生存 时间分布，利用截尾数据。 4）预测：Cox回归模型预测生存率
ROC曲线可以衡量分类器的准确性和灵敏度，具有重要的应用价值。
1.理解ROC曲线的基本概念
ROC（Receiver Operating Characteristic）曲线是一种分类器的综合性能指标，以假阳性率（False Positive Rate, FPR）为横坐标，真阳性率（True Positive Rate, TPR）为纵坐标，在平面直角坐标系中描绘的曲线形状。
ROC曲线的总面积是1，曲线下方面积越大，分类器的准确性越高。
2.应用于医学诊断
在医学图像分析中，ROC曲线可以帮助医生判断肿瘤恶性程度。
医学实验表明，针对性生成对抗网络（Conditional GAN）的ROC曲线面积可达到，比传统方法更加准确。
3.应用于金融风控
在金融领域，ROC曲线在评估信用卡欺诈检测模型方面具有广泛使用。利用ROC曲线可以把交易分数设置为阈值，并根据TPR和FPR来优化分类器的性能。
4.应用于工业质检
在工业领域，ROC曲线用于评估分类器的缺陷检测能力。在汽车质检中，利用ROC曲线可以帮助工人在扫描所有汽车表面时准确识别外观和结构性问题。
5.应用于信息检索
在信息检索领域，ROC曲线是衡量搜索引擎的性能的一个重要因素，可以用来比较不同搜索算法的优劣。利用ROC曲线可以对计算机程序进行性能评估，以选择最佳的词向量表示算法。
6.应用于生物医学领域
在生物医学领域，ROC曲线广泛应用于定量化筛选（Quantitative screening）中，通过对疾病标记物进行分析来判断病症。
例如，利用还原空间重构方法，可以通过绘制基于诊断类受试者作为正样本，而健康控制组和其他非目标疾病作为负样本的ROC曲线，预测确诊恶性肿瘤的概率。
以上是ROC曲线在不同领域的应用价值，可以看出其非常广泛。根据具体领域和实际需求，我们可以选择合适的ROC曲线方法来进行分类器评估和性能优化。
ROC曲线在我的记忆中，是在本科三年级的循证医学课，预防医学课上学过的，现在已经很模糊了，但是好像需要用上，这一次来回顾下： ROC曲线 (receiver operating characteristic curve) ,又称受试者工作特征曲线，或感受性曲线 (sensitivity curve) . 用简单的话概括，就是用于评价，比较诊断性实验的效果，是否有应用价值。或者选择适合的截断值，用于诊断实验。 ROC曲线纵坐标为真阳性率（TPR灵敏度），横坐标为假阳性率（1-特异度FPR）。关于真阳性率，假阳性率等的概念这里不做赘述。曲线越靠近左上角，越有诊断价值，ROC曲线下面积越大，越有应用价值。
在一个二分类模型中，如风险打分模型，假设采用逻辑回归分类器，
其给出针对每个实例为正类的概率，那么通过设定一个阈值如，概率大于等于的为正类，小于的为负类。对应的就可以算出一组(FPR,TPR)，在平面中得到对应坐标点。
ROC曲线实际上也是由一系列的点所构成，即模型的阈值不断变化，随着阈值的逐渐减小，越来越多的实例被划分为正类，但是这些正类中同样也掺杂着真正的负实例，即TPR和FPR会同时增大。阈值最大时，对应坐标点为(0,0)，阈值最小时，对应坐标点(1,1)。
对基因表达打分模型的理解也类似，根据risk score可将sample分为高风险与低风险组，而高低风险组与实际的alive, dead存在差异, 因此每个sample的score分数都不一，依次以sample的score（或正样本的预测概率）作为阈值，可得出与sample数相同的点数，其阈值改变，TPR,FRP随之改变，因而出现了我们常见的曲线。
从AUC判断分类器（预测模型）优劣的标准：
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To be or not to be is only a part of the question, the question also includes how long to be. 生存分析(survival analysis), 不想用难懂的术语去解释，很讨厌课本上的复杂句式，好像不搞那么复杂就很low?明明本身是很简单的概念。 我们来对比一下： A: 生存分析是将事件的结果和出现这一结果所经历的时间结合起来分析的一种统计学方法。(官方） B: 生存分析就是将观测和生存时间结合起来分析的统计学方法。目的在于显示某因素与生存时间的关系。（自己的） 读完A后的感觉就是我还要再去读两遍，然后问生存分析到底是干嘛的？ 生存时间的类型：完全数据（从起点到死亡），截尾数据（从起点到某一时间点）
生存资料的特点：含有截尾数据，截尾数据的真实生存时间未知，但确定的是大于生存时间。一般不呈正态分布。
条件生存概率：如年条件生存概率，月条件生存概率。
生存率：如5年生存率，指经过5年后，仍存活的概率。
生存曲线（Survival curve）:以随访时间为横轴，生存率为纵轴，将各点连成曲线。
应用于基因表达高低，可分为两组，高表达，与低表达。
分析资料： 1）估计：Kaplan-Meier法（K-M法），由Kaplan和Meier于1958年提出，适用于小样本和大样本。 2）比较：log-rank检验，非参数检验，用于比较两组或多组生存曲线。检验统计量为卡方。实为单因素分析， 要求各曲线不能交叉，如交叉提示存在混杂因素。 3）影响因素分析：Cox比例风险回归模型（最重要的模型之一），多因素分析方法，1972年提出，不考虑生存 时间分布，利用截尾数据。 4）预测：Cox回归模型预测生存率