Desenvolvimento de um programa para comparação de curvas ROC: para amostras independentes e amostras relacionadas

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Moreira, Augusto Daniel Teixeira
Data de Publicação: 2018
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: http://hdl.handle.net/1822/64128
Resumo: Dissertação de mestrado em Bioinformática
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spelling Desenvolvimento de um programa para comparação de curvas ROC: para amostras independentes e amostras relacionadasEngenharia e Tecnologia::Engenharia Eletrotécnica, Eletrónica e InformáticaDissertação de mestrado em BioinformáticaA análise ROC (Receiver Operating Characteristic) tem vindo a ganhar muita popularidade, principalmente na área da medicina, dado que é uma ferramenta útil para avaliar e especificar problemas no desempenho de um indicador de diagnóstico. A área abaixo da curva ROC (AUC) é um indicador que pode ser utilizado para comparação de duas ou mais curvas ROC. Este trabalho, surgiu da necessidade de existência de softwares que permitem o cálculo das medidas necessárias para comparação de sistemas com base nas curvas ROC. Existem vários softwares que efetuam o cálculo de medidas associadas à análise ROC, no entanto apresentam algumas lacunas, nomeadamente no que diz respeito à comparação para amostras independentes com diferentes dimensões e na comparação de duas curvas ROC quando estas se intersetam. Neste trabalho é apresentado uma nova aplicação que se designa por CERCUS. Esta foi desenvolvida usando a linguagem de programação JAVA e destaca-se pela possibilidade de comparar duas ou mais curvas ROC. Este programa tem como principal intuito o cálculo de várias estimativas ROC, usando os diferentes métodos sugeridos no desenrolar do trabalho e fazer a comparação de curvas ROC, mesmo que haja interseção, quer para amostras independentes ou amostras emparelhadas. Permite ainda, a representação no plano unitário da curva ROC empírica e a área entre as curvas.Receiver Operating Characteristic (ROC) analysis has gained much popularity, especially in the medical field, as it is a useful tool to assess and specify problems in the performance of a diagnostic indicator. The area below the ROC curve (AUC) is an indicator that can be used to compare two or more ROC curves. This work emerged from the need for software to allow the calculation of the necessary measurements to compare systems based on ROC curves. There are several software that perform the calculation of measures related to ROC analysis, however they present some gaps, particularly as regards the comparison for independent samples with different dimensions and in comparing two ROC curves where they intersect. In this work a new application is presented that is denominated by CERCUS. This was developed using the programming language JAVA and stands out by the possibility of comparing two or more ROC curves. The main purpose of this program is the calculation of several ROC estimates, using the different methods suggested along in the dissertation and comparing ROC curves, even if there is an intersection, for independent samples or paired samples. It also allows the representation in the unit plane of the empirical ROC curve and the area between the curves.Braga, A. C.Universidade do MinhoMoreira, Augusto Daniel Teixeira20182018-01-01T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/1822/64128por202335852info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2023-07-21T12:40:36Zoai:repositorium.sdum.uminho.pt:1822/64128Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-19T19:37:27.524031Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse
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