ROC曲线分析源于20世纪50年代的统计决策理论,20世纪60年代中期成功地应用于实验心理学和心理物理学研究[1].Lusted首次提出了ROC曲线分析可用于医学决策评价,20世纪80年代该方法广泛用于医学诊断性能的评价[2],主要应用在影像诊断学、癌症的筛选、实验室医学和精神病的诊断,在医学影像诊断准确性评价方面的应用显得更为重要.目前ROC曲线分析是国际公认的评价两种或两种以上影像诊断系统效能差异性的客观标准,其为新技术、新方法、新设备的推广和应用提供了强有力的判断依据.
ROC曲线(Receiver operating characteristiccurve)分析起源于20世纪50年代的统计决策理论,目前在临床诊断性检验中用于判断临界点的正确选择和检验项目性能评价[1].在坐标纸上绘制曲线比较麻烦,利用Microsoft Excel绘制ROC曲线,则很方便.
