オブザーバーのパフォーマンス方法論の最近の進歩：Jackknife Free-ResponseROC（JaFroc）

JackKnifeのフリー応答レシーバー動作特性（JAFROC）メソッドは、放射線科医が画像を解釈したときに観察されるような観察者データの定量分析を可能にします。この方法は最近、標準のバイナルROCモデルの検出可能性パラメーターを組み込んだ知覚ベースのシミュレーションモデルで検証され、さらにノイズ分布と信号分布の両方から同時サンプルが可能になりました。ノイズサンプルの総数は、読者の専門知識を測定する重要な新しいパラメーターです。新しいサンプリングモデルには、これまでモデル化することができなかった病変検出の不可欠な部分である検索が組み込まれています。このモデルは、JAFROC分析の統計的妥当性を評価するために使用されたシミュレートされたFROC評価データを生成するために使用されました。JAFROC分析は、FROCデータを分析するための統計的に有効なアプローチであり、JAFROC分析が既存のROCアプローチよりも著しく大きな統計力を示したことがわかりました。

The jackknife free-response receiver operating characteristic (JAFROC) method allows quantitative analysis of observer data such as that observed when radiologists interpret images, which could contain more than one lesion and a location can be reported for each perceived lesion. The method was recently validated with a perception-based simulation model that incorporated the detectability parameter of the standard binormal ROC model, and in addition allowed simultaneous samples from both noise and signal distributions. The total number of noise samples is an important new parameter that measures reader expertise. The new sampling model incorporates search, which is an integral part of lesion detection that has not been possible to model until now. The model was used to generate simulated FROC ratings data, which was used to assess the statistical validity of JAFROC analysis. We found that JAFROC analysis is a statistically valid approach for analysing FROC data and that JAFROC analysis exhibited significantly greater statistical power than the existing ROC approach.