医学图像评价指标

前言

在论文阅读的过程中，经常遇到使用特异性（specificity）和灵敏度（sensitivity）这两个指标来描述分类器的性能。对这两个指标表示的含有一些模糊，这里查阅了相关资料后记录一下。

分类问题

考虑一个二分类的情况，类别为1和0，我们将1和0分别作为正类（positive）和负类（negative），则实际分类的结果有4种，表格如下：

从这个表格中可以引出一些其它的评价指标：
- ACC：classification accuracy，描述分类器的分类准确率
计算公式为：ACC=(TP+TN)/(TP+FP+FN+TN)
- BER：balanced error rate
计算公式为：BER=1/2*(FPR+FN/(FN+TP))
- TPR：true positive rate，描述识别出的所有正例占所有正例的比例，敏感度（sensitivity）、查全率（Recall）
计算公式为：TPR=TP/ (TP+ FN)
- FPR：false positive rate，描述将负例识别为正例的情况占所有负例的比例
计算公式为：FPR= FP / (FP + TN)
- TNR：true negative rate，描述识别出的负例占所有负例的比例，特异度（specificity）
计算公式为：TNR= TN / (FP + TN)
- PPV：