RJfroc：人工智能系统和观测器性能
分析人工智能的性能（AI）以“搜索和报告”为特征的系统/算法战略。历史上观察者的表现测量放射科医生在搜索任务中的表现，例如搜索医学图像中的病变并进行报告，但隐含的位置信息已被忽略。实施的方法适用分析人工智能系统的绝对和相对性能，将AI性能与一组人类读者进行比较或优化人工智能系统的报告阈值。除了表演历史接收机工作特性分析（本地化信息被忽略），软件也会执行自由响应接收机工作特性分析，其中使用病变定位信息。一本书软件的使用已发布：Chakraborty DP:Observer诊断成像性能方法-基础、建模、，和基于R的示例的应用程序，Taylor-Francis LLC；2017:<https://www.routledge.com/Observer-Performance-Methods-for-Diagnostic-Imaging-Foundations-Modeling/Chakraborty/p/book/9781482214840>.使用该软件的本书的在线更新位于<https://dpc10ster.github.io/RAfroc快速启动/>,<https://dpc10ster.github.io/RJafrocRocBook/>和<https://dpc10ster.github.io/RAfrocFrocBook网站/>. 支持的数据收集范式包括ROC、FROC和位置ROC（LROC）。ROC数据由每张图像的单个评级组成，其中评级为图像是患病图像的感知置信度病人。ROC曲线是真正分数与假正分数的曲线图正分数。FROC数据由一个可变数字（零或more）每个图像的标记评级对，其中标记是位置报告的可疑区域，评级为信心这是一个真正的损伤。LROC数据包括评级和每个图像的最可疑区域的位置。四种型号实现了观测器性能和曲线拟合软件：二正态模型（BM）、污染二正态模式（CBM）、相关污染双正态模型（CORCBM）和放射性搜索模型（RSM）。与二正态模型不同，CBM、CORCBM和RSM预测不会不适当地穿过机会对角线。此外，RSM参数与搜索相关性能（未在传统ROC分析中测量）和分类性能。搜索性能指查找病变，即真阳性，同时未发现假阳性正位置。分类性能衡量区分真阳性和假阳性位置。了解这些单独的性能允许对阅读器或AI进行原则性优化系统性能。此软件包取代Windows JAFROC（jackknife替代FROC）软件V4.2.1，<https://github.com/dpc10ster/WindowsJafroc网站>. 程序包功能包括组织如下。前面是与数据文件相关的函数名按“Df”，按“Fit”进行曲线拟合，按“dataset”包括数据集，通过“Plot”绘制函数，通过“St”进行显著性测试函数，样本量相关函数由“Ss”表示，数据模拟函数由通过“Util”实现“Simulate”和实用程序功能。实施了以下数字量化性能和可视化功能的优点（FOM）经验或拟合操作特性：例如ROC、FROC、替代FROC（AFROC）和加权AFROC（wAFROC”）曲线。用于完全交叉研究设计了两种系统之间读平均FOM差异的显著性测试通过Dorfman-Berbaum-Metz或Obuchowski-Rockette方法。还实施了单一治疗分析，这允许将一组放射科医生的表现与指定值，或将人工智能与一群放射科医生进行比较同样的情况。实施了交叉模态分析，其中包括两个交叉处理因素，目的是确定每个处理因子在第二个因子的所有水平上取平均值。样品为ROC和FROC研究提供了规模估算工具；这些用途预测所需初步研究的相关方差估计数量众多的读者和案例在关键研究中达到了预期的效果。实用程序和数据文件操作功能允许在任何当前使用的输入格式，包括Excel，以及可以在文本或Excel输出文件中查看分析。方法如下用作者合作的几个包含的数据集进行说明。此更新包括对代码的改进，其中一些改进是由于用户报告的错误和新功能请求，以及在正在进行的测试和代码简化。
| 版本： |
2.1.2 |
| 取决于： |
R（≥3.5.0） |
| 进口： |
bbmle公司,二进制,数字播放器,ggplot2,mvtnorm公司,数字派生,开放式xlsx,读xl,卢比，统计，字符串，工具，实用程序 |
| 链接到： |
卢比 |
| 建议： |
测试那个,针织物,kableExtra（额外）,rmarkdown公司 |
| 出版： |
2022-11-08 |
| 内政部： |
10.32614/CRAN.包装。RJ非洲 |
| 作者： |
Dev Chakraborty[创建，aut，cph]，彼得·菲利普斯[ctb]，翟学童[aut] |
| 维护人员： |
Dev Chakraborty<dpc10ster在gmail.com上> |
| 许可证： |
GPL-3公司 |
| 网址： |
https://dpc10ster.github.io/R非洲/ |
| 需要编译： |
对 |
| 材料： |
新闻 |
| CRAN检查： |
RJfroc结果 |
文档：
下载内容：
链接：
请使用规范形式https://CRAN.R-project.org/package=RJafroc链接到此页面。