撰写文献必用的评价指标之普通表格

深度学习文献撰写之普通表格

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前言

用来撰写深度学习之智慧医疗领域的SIC文献必备

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一、普通表格

表格需要自己设计，其中可以包含各种模型，后面对应各种评价指标（AUC、ACC、SENS、SPEC）
参考示例1：

Metastasis：表示是否涉及转移相关分析。
Distant metastasis：涉及远处转移分析。
Clinico - pathological features：涉及临床病理特征。
Body composition parameter：涉及身体成分参数。
Deep features：涉及深度特征。
AUC：曲线下面积（Area Under the Curve ），是衡量模型性能的一个指标，值越接近 1 表示模型性能越好。
ACC：准确率（Accuracy），反映模型正确分类的比例。
SENS：灵敏度（Sensitivity），表示模型正确识别正例的能力。
SPEC：特异度（Specificity），表示模型正确识别负例的能力。

内容说明：
表格中的 “√” 表示相应模型涉及对应的分析或指标。不同模型在 AUC、ACC、SENS、SPEC 等性能指