Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제24권6호
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pp.1489-1496
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2013
Consider the ROC surface which is a generalization of the ROC curve for three-class diagnostic problems. In this work, we propose ve criteria for the three-class ROC surface by extending the Youden index, the sum of sensitivity and specificity, the maximum vertical distance, the amended closest-to-(0,1) and the true rate. It may be concluded that these five criteria can be expressed as a function of two Kolmogorov-Smirnov statistics. A paired optimal thresholds could be obtained simultaneously from the ROC surface. It is found that the paired optimal thresholds selected from the ROC surface are equivalent to the two optimal thresholds found from the two ROC curves.
현실세계에는 두 가지 범주 이상으로 분류되는 경우가 많이 존재한다. 본 논문은 분류범주가 세 종류인 분류모형을 시각적으로 표현하는 방법인 ROC 곡면과 이 곡면 아래의 체적을 나타내는 VUS 통계량을 고려한다. 바젤 II에 기반한 부도확률에 관한 AUC 통계량의 판단기준을 ROC 곡면에서의 VUS에 대하여 확장하여, VUS에 의한 판별력 판단기준 13단계를 제안한다. 제안한 판단기준 각 단계에서의 VUS값에 대응하는 AUC, K-S 통계량 그리고 세 분포의 평균차이에 대한 범위를 탐색하고, 이들의 관계를 살펴봄으로써 VUS 통계량의 판별력 판단기준을 설정한다.
1. 일반방사선사진과 칼라화한 방사선사진의 비교에서 각각 필름에서 진단을 시행할 때 ROC해석법에서는 true positive fraction (TPF), false positive fraction (FPF)를 매개변수로 하고 있으므로 우선 두가지 필름형태에 대해 각각 따로 다음과 같이 평가한다. 2. 판정기준 병변없다 A, 거의 없다 B, 모르겠다 C, 거의 있다 D, 있다 E 먼저 일반방사선사진에서 실제로 병소가 총있는 것이 50, 총없는 것이 50인데 위 판정기준 각각에 대해(equation omitted) 3. 곡선만들기 a.횡축은 FPF 종축은 TPF로 한 그래프를 plot를 한다. sensitivity 17/50 specificity 26/50 accuracy 43/100 b. 곡선만들기 프로그램을 이용하여 곡선을 만들시에는 TPF를 a에 입력하고 PFP를 b에 입력한다. 이 plot을 그릴 수 있는 프로그램은 http://www.members.tripod.co.kr/jdakim 또는 http://www.chosun.ac.kr/∼jdakim의 홈페이지내 공개자료실에서 다운 받으실 수 있습니다. (equation omitted) 이 프로그램에서 입력할 a, b의 값은 (equation omitted) 위와같이 입력하여 얻어진 일반방사선사진에서의 판독 결과 얻어진 곡선이 그래프에서 곡선이 된다. 이와 같은 커브를 컬러화한 사진 판독에서 똑같이 시행하여 ROC곡선(윗곡선)을 만든 다음 두 곡선을 비교하여 아래면적이 더 큰 쪽이 병소 판독에 우수하다고 결론짓는다.
정의 : 무기체계의 설계/개발 특성을 식별, 문서화(규격서, 도면 등)하고, 기술발전에 따라 성능개량을 추진하는 제반 기술정보를 기록 및 유지하는 활동 ㆍ 최적의 순기비용으로 장비요구 성능충족(ROC 만족) ㆍ 계약업무 일관성 도모 및 경쟁입찰에 의한 획득 ㆍ 표준화 및 통일성(중략)
정의: 무기체계의 설계/개발 특성을 식별, 문서화(규격서,도면 등)하고, 기술발전에 따라 성능개량을 추진하는 제반 기술정보를 기록 및 유지하는 활동 목적: ㆍ최적의 순기비용으로 장비요구 성능충족(ROC 만족) ㆍ계약업무 일관성 도모 및 경쟁입찰에 의한 획득 ㆍ표준화 및 통일성 (중략)
In 3D ultrasound color Doppler imaging (CDI), 8-16 pulse transmissions (ensembles) per each scanline are used for effective clutter rejection and flow estimation, but it yields a low volume acquisition rate. In this paper, we have evaluated three flow estimation methods: autoregression (AR), eigendecomposition (ED), and autocorrelation combined with adaptive clutter rejection (AC-ACR) for a small ensemble size (E=4). The performance of AR, ED and AC-ACR methods was compared using 2D and 3D in vivo data acquired under different clutter conditions (common carotid artery, kidney and liver). To evaluate the effectiveness of three methods, receiver operating characteristic (ROC) curves were generated. For 2D kidney in vivo data, the AC-ACR method outperforms the AR and ED methods in terms of the area under the ROC curve (AUC) (0.852 vs. 0.793 and 0.813, respectively). Similarly, the AC-ACR method shows higher AUC values for 2D liver in vivo data compared to the AR and ED methods (0.855 vs. 0.807 and 0.823, respectively). For the common carotid artery data, the AR provides higher AUC values, but it suffers from biased estimates. For 3D in vivo data acquired from a kidney transplant patient, the AC-ACR with E=4 provides an AUC value of 0.799. These in vivo experiment results indicate that the AC-ACR method can provide more robust flow estimates compared to the AR and ED methods with a small ensemble size.
Strains of four Bacillus spp. were respectively inoculated into sterilized soybeans and the free amino acid profiles of the resulting cultures were analyzed to discern their metabolic traits. After 30 days of culture, B. licheniformis showed the highest production of serine, threonine, and glutamic acid; B. subtilis exhibited the highest production of alanine, asparagine, glycine, leucine, proline, tryptophan, and lysine. B. velezensis increased the γ-aminobutyric acid (GABA) concentration to >200% of that in the control samples. B. sonorensis produced a somewhat similar amino acid profile with B. licheniformis. Comparative genomic analysis of the four Bacillus strains and the genetic profiles of the produced free amino acids revealed that genes involved in glutamate and arginine metabolism were not common to the four strains. The genes gadA/B (encoding a glutamate decarboxylase), rocE (amino acid permease), and puuD (γ-glutamyl-γ-aminobutyrate hydrolase) determined GABA production, and their presence was species-specific. Taken together, B. licheniformis and B. velezensis were respectively shown to have high potential to increase concentrations of glutamic acid and GABA, while B. subtilis has the ability to increase essential amino acid concentrations in fermented soybean foods.
Sara Alqethami;Badriah Almutanni;Walla Aleidarousr
International Journal of Computer Science & Network Security
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제24권4호
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pp.1-10
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2024
In the era of big data, the growth of e-commerce transactions brings forth both opportunities and risks, including the threat of data theft and fraud. To address these challenges, an automated real-time fraud detection system leveraging machine learning was developed. Four algorithms (Decision Tree, Naïve Bayes, XGBoost, and Neural Network) underwent comparison using a dataset from a clothing website that encompassed both legitimate and fraudulent transactions. The dataset exhibited an imbalance, with 9.3% representing fraud and 90.07% legitimate transactions. Performance evaluation metrics, including Recall, Precision, F1 Score, and AUC ROC, were employed to assess the effectiveness of each algorithm. XGBoost emerged as the top-performing model, achieving an impressive accuracy score of 95.85%. The proposed system proves to be a robust defense mechanism against fraudulent activities in e-commerce, thereby enhancing security and instilling trust in online transactions.
Objectives Amyloid β positron emission tomography (Aβ PET) is widely used as a diagnostic tool in patients who have symptoms of cognitive impairment, however, this diagnostic examination is too expensive. Thus, predicting the positivity of Aβ PET before patients undergo the examination is essential. We aimed to analyze clinical predictors of patients who underwent Aβ PET retrospectively, and to develop a predicting model of Aβ PET positivity. Methods 468 patients who underwent Aβ PET with cognitive impairment were recruited and their clinical indicators were analyzed retrospectively. We specified the primary outcome as Aβ PET positivity, and included variables such as age, sex, body mass index, diastolic blood pressure, systolic blood pressure, education, dementia family history, Mini Mental Status Examination (MMSE), Clinical Dementia Rating (CDR), Clinical Dementia Rating-Sum of Box (CDR-SB), hypertension (HTN), diabetes mellitus (DM) and presence of apolipoprotein E (ApoE) E4 as potential predictors. We developed three final models of amyloid positivity prediction for total subjects, mild cognitive impairment (MCI) and Alzheimer's disease (AD) dementia using a multivariate stepwise logistic regression analysis. Receiver operating characteristic (ROC) curve analysis was performed and the area under curve (AUC) value was calculated for the ROC curve. Results Aβ PET negative patients were 49.6% (n = 232), and Aβ PET positive patients were 50.4% (n = 236). In the final model of all subjects, older age, female sex, presence of ApoE E4 and lower MMSE are associated with Aβ PET positivity. The AUC value was 0.296. In the final model of MCI subjects (n = 244), older age and presence of ApoE E4 are associated with Aβ PET positivity. The AUC value was 0.725. In the final model of AD subjects (n = 173), lower MMSE scores, the presence of ApoE E4 and history of HTN are associated with Aβ PET positivity. The AUC value was 0.681. Conclusions The cerebral amyloid positivity model, which was based on commonly available clinical indicators, can be useful for prediction of amyloid PET positivity in MCI or AD patients.
The objective of this study is to develop and evaluate the system to produce the real-time ensemble drought prediction data. Ensemble drought prediction consists of 3 processes (meteorological outlook using the multi-initial conditions, hydrological analysis and drought index calculation) therefore, more processing time and data is required than that of single member. For ensemble drought prediction, data process time is optimized and hardware of existing system is upgraded. Ensemble drought data is estimated for year 2012 and to evaluate the accuracy of drought prediction data by using ROC (Relative Operating Characteristics) analysis. We obtained 5 ensembles as optimal number and predicted drought condition for every tenth day i.e. 5th, 15th and 25th of each month. The drought indices used are SPI (Standard Precipitation Index), SRI (Standard Runoff Index), SSI (Standard Soil moisture Index). Drought conditions were determined based on results obtained for each ensemble member. Overall the results showed higher accuracy using ensemble members as compared to single. The ROC score of SRI and SSI showed significant improvement in drought period however SPI was higher in the demise period. The proposed ensemble drought prediction system can be contributed to drought forecasting techniques in Korea.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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