摘要
本研究利用模拟仿真实验对基于机器视觉智能医疗检测设备病变识别性能进行了深入评价,搭建了不同种类病变模型并进行了实验,为了全方位地评价装备的表现,收集关键的性能指标,如准确率、灵敏度和特异度.随着病变的严重程度增加,准确率相应上升,灵敏度也显示出逐渐上升的态势.在进行特异度的评估时,该装备在识别健康人群方面的特异度高达94.00%,在鉴别良性病变、早期病变以及潜在风险人群的过程中,特异度稍有减少.
作者简介
刘一帆,1991年生,男,汉族,山东五莲人,本科,中级工程师,研究方向:高端装备与智能制造。
