一、ROC曲線簡介

1.什么是ROC曲線

ROC曲線即受試者工作特征曲線（receiver operator characteristic curve,ROC）,又稱為感受性曲線（sensitivity curve），是反映靈敏度和特異度連續變量的綜合指標，通常被用來直觀地確定某一種診斷方法（診斷試劑、診斷設備）的最優診斷界值，即取靈敏度和特異度之和最大的截點，盡量靠近曲線左上方的點。也可以用來對同一種疾病兩種以上的診斷方法的臨床應用價值進行粗略的比較評價。

傳統的ROC曲線解決的是“是”或“否”的問題，可以根據醫師對讀片結果類型的不同，分成二分類法和多等級法。考慮到在影像學中的應用，除了判斷是不是病灶，還要考慮病灶所在的位置，以及是單發病灶還是多發病灶，需要對病灶進行定性、定位、定量診斷，因此衍生出LROC（location-response operating characteristic）、FROC（free-response operating characteristic）、AFROC（alternative FROC）。

2.ROC曲線的繪制

由于醫師自身的學習背景、工作經驗等多方面存在差異，對影像學設備成像的讀片也有自己的尺度，即不同的醫師會有不同的診斷界值。根據不同的診斷界值對多幅影像做出診斷，并與金標準相對照，可分別計算出靈敏度和特異度。根據診斷界值從低到高取若干個截斷點（至少5組），逐個計算相應的靈敏度（真陽性率）、特異度（真陰性率），以靈敏度為縱坐標，1-特異度（假陽性率）為橫坐標，標出各工作點，然后連接各點繪制而成的曲線。一般情況下，ROC曲線均處于（0,0）和（1,1）連線的上方，選取的工作點越多，曲線越平滑。

3.ROC曲線的應用

ROC曲線主要有三方面應用。首先，ROC曲線可以直觀地反映診斷方法的靈敏度和特異度；其次，也是最常用的，通過計算ROC曲線下面積（area under roc curve,AUC），對多個器械的臨床應用價值進行比較，是一個客觀直觀的指標。如下圖的B-E四種影像設備的ROC曲線，E的AUC最大，臨床應用價值最高。ROC曲線下面積的計算通常可以采用雙正態參數法和非參數法進行計算，這兩種方法計算的曲線下面積及其方差十分相近，所以在實際應用中不必過分要求數據符合正態分布。最后，是曲線下部分面積，當兩個器械的ROC曲線并不像圖中那樣，而是出現交叉時，由于曲線下面積不能反映某一范圍內的靈敏度與特異度優劣，甚至可能會得出相反的結論，所以利用曲線下部分面積進行比較，才能反映真實情況。

圖：不同設備ROC曲線圖

二、ROC曲線在影像學設備中的應用

ROC曲線在影像學設備中應用很多。

第一，可以根據曲線選擇診斷界值，達到最優的靈敏度和特異度，使器械發揮最佳的效果，也可以通過曲線下面積判斷設備的成像質量，通常0.9及以上的成像效果佳，0.7～0.9成像效果中等，0.5～0.7成像效果較低。這一應用多體現在產品生命周期的設計開發階段，如深度學習輔助決策AI影像學軟件在設計開發過程中通過不同診斷界值的選擇，使軟件達到最優的靈敏度特異度組合，發揮最大臨床應用價值。

第二，是通過AUC來評判器械的變更。如某一影像設備在做影響到臨床應用的許可事項變更時，對于臨床應用價值變化或成像質量的判斷，可以通過變更前和變更后的各自AUC進行比較。若AUC變大，或變化在科學合理的范圍內，則可以判定該許可事項變更臨床應用相關部分是合格的。

第三，對不同影像設備的成像質量進行比較。通過計算AUC的大小，來評價兩種或多種同類型影像設備的臨床應用價值的大小或成像質量的優劣。通過計算曲線下部分面積，也可以判斷在某一靈敏度、特異度范圍內不同影像設備的臨床應用價值或成像質量。

除以上應用外，ROC曲線還可以評價不同診斷醫師的診斷效能。值得注意的是，在應用ROC曲線時，病例的選擇和干擾因素的控制關系到是否能得到客觀真實的結論。

參考文獻：

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