【脳MRI画像解析】ComBatをもちいたデータの調和（Harmonization）

動かしながら学ぶ PyTorchプログラミング入門作者:斎藤勇哉発売日: 2020/11/30メディア: Kindle版 目的 背景 準備 使用するデータ data.csv ソースコード Result 目的 多施設MRIデータに含まれる施設間差（MRI装置・撮像条件）の評価 ComBatを用いて施設間差を除去（データの調和） 施設間差補正後の評価 拡散定量値を用いて、施設間差を評価 背景 多施設で取得されたMRIデータは、施設ごとに異なる撮像装置および撮像条件で取得されたものであり、施設間差（site effect）を含む。そのため、この施設間差と本来観測したい個人間の差（ex. 疾患・成長・…

【Python】ROC曲線の作成・AUC算出・最適なカットオフ値の決定・分類正確度 / 感度 / 特異度の算出まで

動かしながら学ぶ PyTorchプログラミング入門作者:斎藤勇哉発売日: 2020/11/30メディア: Kindle版 目次 目次 目的 重要な関数 準備 コード 結果 ROC曲線 分類精度 混合行列（Confusion matrix） 目的 Pythonを使ってROC曲線を作成 Youden indexを用いて、最適なcutoff値を決定 AUCおよび分類正確度・感度・特異度を算出 重要な関数 ROC曲線の作成：roc_curve AUCの計算：roc_auc_score 正確度の計算：accuracy_score 以上の関数は、scikit-learnのライブラリである。インストールして…