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记一次HIV初筛假阳性的经历
马上要入职了，公司要求入职体检，然后我休养了三天到医院去体检。 体检的医院选择了成都市XX区XX医院（这里我就不说具体是哪家医院了），一大早还没睡醒就去医院体检了，抽了血化验了血常规、肝功、艾滋梅毒。然后等着量血压，结果量了两次都不正常，可能是刚睡醒然后加上天气冷的缘故，找了个犄角Python | 合并检测
引言 本题为2020年蓝桥杯的题，接下来我们将运用python将其解决。 问题描述 最近存在A病，最近在 A 国蔓延，为了尽快控制病毒，A 国准备给大量民众进病毒检测。然而，用于检测的试剂盒紧缺。为了解决这一困难，科学家想了一个办法：合并检测。即将从多个人（k个）采集的标本放到同一个试剂盒中进行图像分割通用指标
图像分割的通用指标：Dice系数、灵敏度（Sen.）、特异率（Spec.） 其中TP为检测到的感染区域真阳性，FP为正常区域但检测异常的假阳性，FN为感染区域但检测为正常的假阴性，TN正常区域真阴性。俄语运动动词
运动动词：идти 和 ехать НСВ: идти/ехать 过程。加前缀变СВ. НСВ: ходить/ездить 经常或者去过了。加前缀还是НСВ, 表示运动过程或经常动作。 СВ: пойти/поехать 开始 уйти/уехать 离开 прийти/приех2021年4月12日-民航上海医院-瑞金医院古北分院-检查报告单
民航上海医院检查报告单 姓名俞驰体检编号202103160300体检日期2021-04-12 09:15:10.327身份证xxxxxxxxxxxxxxxxxxx单位名称xxxxxx工种健康体检 身高、体重、BMI 项目名称数值参考值BMI24.3 脉搏 舒张压 收缩压 体重71.0 身高171.0 外科 项目名称数值参考值2020蓝桥杯python——合并检测
题目： 新冠疫情由新冠病毒引起，最近在 A 国蔓延，为了尽快控制疫情，A 国准 备给大量民众进病毒核酸检测。然而，用于检测的试剂盒紧缺。 为了解决这一困难，科学家想了一个办法：合并检测。即将从多个人（k 个）采集的标本放到同一个试剂盒中进行检测。如果结果为阴性，则说明这 k 个人都是阴[机器学习]机器学习常用的模型评估方法
目录 混淆矩阵 正确率 精确率 召回率 灵敏度 伪阳性率 特异度 P-R曲线： F1-值 ROC曲线 AUC面积 均方误差 均方根误差 平均绝对误差 混淆矩阵 实际值\预测值 预测值 Positive Negative 实际值 Positive TP FN Negative FP TN TP： 真阳性，即实际为阳性，预测为阳性医学影像中常见名词解释
后续会慢慢补充1、Faster R-CNN：他会花费更多的时间在检测方面，但是在小的项目中可以得到更为精确的结果。2、False Positive”通常指假阳性，就是把一个健康人诊断为病人。3、敏感度（sensitivity）：又称真阳性率，即患者被诊断为阳性的概率，计算公式是：真阳性／（真阳性＋假阴性）×100％，此值越大，说明诊统计中的AUC和ROC曲线
在分类预测算法中，我们往往有以下四种情况： 1. 正确预测成错误（FPR，假阴性率） 2. 正确预测成正确（TPR，真阳性率） 3. 错误预测成正确（FNR，假阴性率） 4. 错误预测成错误（TNR，真阴性率） 我们对其中的TPR和FPR较为关注，每次计算都能够计算出来这两个值。如果说我们得预测算法是个二分类算法