Andishe-ye-amari
اندیشه آماری
Andishe
Basic Sciences
http://andisheyeamari.irstat.ir
1
admin
1026-8944
2717-4549
8
7
14
8888
13
fa
jalali
1398
12
1
gregorian
2020
3
1
24
2
online
1
fulltext
fa
افزایش صحت طبقهبندی بیماران دیابتی از لحاظ محدودیت عملکردی با استفاده از ترکیب خطی و غیرخطی بیومارکرها: روش Ramp AUC
Increasing the accuracy of the classification of diabetic patients in terms of functional limitation using linear and nonlinear combinations of biomarkers: Ramp AUC method
تخصصي
Special
پژوهشي
Research
<p dir="rtl">سطح زیر منحنی راک یک معیار مرسوم برای ارزیابی عملکرد طبقهبندی بیومارکرها است. در عمل یک بیومارکر قدرت طبقهبندی محدودی دارد لذا برای بهبود عملکرد طبقهبندی، علاقهمند به ترکیب مقادیر مربوط به بیومارکرها به صورت خطی و غیرخطی هستیم در این مطالعه ضمن معرفی انواع توابع زیان، به معرفی روش Ramp AUC و برخی ویژگیهای آن به عنوان یک مدل آماری مبتنی بر سطح زیر منحنی راک پرداخته میشود. این مدل جهت ترکیب بیومارکرها به شکل خطی یا غیرخطی باهدف بهبود عملکرد طبقهبندی و مینیمم کردن تابع زیان تجربی بر اساس تابع زیان Ramp AUC ارائهشده است. بهعنوانمثال کاربردی، در این مطالعه از دادههای 378 بیمار دیابتی مراجعهکننده به مراکز دیابتی اردبیل و تبریز در سال 1394-1393 استفادهشده است. جهت طبقهبندی بیماران دیابتی از لحاظ وضعیت محدودیت عملکردی بر مبنای بیومارکرهای جمعیت شناختی و بالینی از روش RAUC استفاده گردید. اعتبارسنجی مدل به روش آموزش و آزمایش انجام شد. بر اساس نتایج گروه آزمایش، مقادیر سطح زیر منحنی بهدستآمده برای مدل RAUC با ترکیبات خطی از بیومارکرها در قالب هسته خطی برابر 0.81 و با هسته تابع پایه شعاعی برابر 1.00 میباشد. نتایج بیانگر وجود یک الگوی غیرخطی قوی در دادهها میباشد به طوری که ترکیبات غیرخطی از بیومارکرها عملکرد طبقهبندی بالاتری نسبت به ترکیبات خطی را دارا میباشند.</p>
<p>The Area under the ROC Curve (AUC) is a common index for evaluating the ability of the biomarkers for classification. In practice, a single biomarker has limited classification ability, so to improve the classification performance, we are interested in combining biomarkers linearly and nonlinearly. In this study, while introducing various types of loss functions, the Ramp AUC method and some of its features are introduced as a statistical model based on the AUC index. The aim of this method is to combine biomarkers in a linear or non-linear manner to improve the classification performance of the biomarkers and minimize the experimental loss function by using the Ramp AUC loss function. As an applicable example, in this study, the data of 378 diabetic patients referred to Ardabil and Tabriz Diabetes Centers in 1393-1394 have been used. RAUC method was fitted to classify diabetic patients in terms of functional limitation, based on the demographic and clinical biomarkers. Validation of the model was assessed using the training and test method. The results in the test dataset showed that the area under the RAUC curve for classification of the patients according to the functional limitation, based on the linear kernel pf biomarkers was 0.81 and with a kernel of the radial base function (RBF) was equal to 1.00. The results indicate a strong nonlinear pattern in the data so that the nonlinear combination of the biomarkers had higher classification performance than the linear combination.</p>
تابع هسته, تابع زیان, سطح زیر منحنی راک, طبقهبندی, محدودیت عملکردی.
kernel function, loss function, Area under the ROC Curve, classification, functional limitation.
95
103
http://andisheyeamari.irstat.ir/browse.php?a_code=A-10-1045-2&slc_lang=fa&sid=1
لیلی
فرجی گاوگانی
10031947532846003058
10031947532846003058
Yes
کارشناس ارشد آمار زیستی، دانشکده پزشکی، مرکز تحقیقات پزشکی مبتنی بر شواهد، دانشگاه علوم پزشکی تبریز، تبریز، ایران
پروین
سربخش
10031947532846003059
10031947532846003059
No
دکتری آمار زیستی، گروه آمار و اپیدمیولوژی دانشگاه علوم پزشکی تبریز، تبریز، ایران
محمد
اصغری جعفرآبادی
10031947532846003060
10031947532846003060
No
دانشیار مرکز تحقیقات آموزش علوم پزشکی، دانشگاه علوم پزشکی تبریز، تبریز، ایران
مرتضی
شمشیرگران
10031947532846003061
10031947532846003061
No
دکتری اپیدمیولوژی، گروه آمار و اپیدمیولوژی دانشگاه علوم پزشکی تبریز، تبریز، ایران