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신호 탐지 이론의 관점에서, 이미지 판독에서의 인간 변동성은 결정이 이루어진 지각된 증거의 통계적 분포를 넓힘으로써 진단 정확도를 저하시킵니다. 새로운 다변량 '무작위 효과' 모델은 진단 결정 변인의 총 변동성을 사례, 판독자 및 특정 판독자가 반복한 판독 간의 차이를 나타내는 세 가지 상관되지 않은 구성 요소의 합으로 공식화합니다. 이 모델은 ROC 분석이 지정한 진단 정확도가 이미지 판독의 반복을 통해 얼마나 향상될 수 있는지에 대한 정량적 예측의 기초를 제공합니다. 이러한 예측은 동등한 판독자들로부터 정상 분포된 결정 변수가 평균화되는 가상의 상황에만 정확하게 적용되지만, 컴퓨터 시뮬레이션 연구와 다섯 명의 방사선의사의 유방촬영 이미지 판독 데이터 분석은 개별 신뢰도 평가를 평균화함으로써 유사한 정확도 향상을 달성할 수 있음을 보여줍니다.
Metz et al. (Sat,)은 이 문제를 연구했습니다.
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