一致性评价测量方法 | Bland-Altman图

参考自(5条消息) 数据一致性分析 & Bland-Altman图_yaoyz105的博客-CSDN博客_bland-altmanhttps://blog.csdn.net/qq_31347869/article/details/103850659

介绍

分析化学或生物医学中的 Bland-Altman 图（差异图）是一种数据绘图方法，用于分析两种不同测定之间的一致性。它与Tukey 均值差图相同。

应用场景

一组数据为 “ground-truth”，即 “金标准”，如睡眠分期中的PSG、行为分类中的label；

另一组数据为“ground-truth”，即使用机器学习算法得到的分类结果。

这种自动化的方法到底好不好？能不能代替专家来分析数据？就需要对这种自动化方法得出的结果进行评估。

一致性分析

用两种方法对同一组数据进行测量，一般不会获得完全相同的结果，总是存在着一定趋势的差异，如一种方法的测量结果经常大于（小于）另一种方法的结果，这种差异被称为偏倚。

这种偏倚可以用两种方法测量结果差值的 均值 进行估计，均值 的变异情况可以用差值的 标准差 来描述。如果两种方法结果的差值服从正态分布，则95%的差值应该在 之间。 

我们称该区间为 95%一致性界限（95% limits of agreement，95% LoA），当绝大多数差值位于该区间内，则可以认为这两种方法具有较好的一致性，可以互相代替（更严格说还要考察这个范围在专业上是否被认可为一致的）。

Bland-Altman图

Bland-Altman 图是反映数据一致性很简单直观的图示方法。Bland-Altman 方法的基本思想是计算两组测量结果的一致性界限，并用图像直观反应这个一致性界限。

在 Bland-Altman 图中，横轴表示两种方法测量每个样本的结果均值，纵轴表示两种方法测量结果的差值。

图中上下两条 红色水平虚线 表示 95%一致性界限的上下限，即 1.96 倍的标准差；中间的 蓝色水平实线 代表差值的均值；橘黄色水平虚线 表示差值平均值为 0 的位置。

两种方法测量结果的一致程度越高，代表差值平均数的线（蓝色实线）就越接近代表差值平均数为 0 的线（橘黄色虚线）。

根据 95% 一致性界限外侧的数据点个数和一致性界限内的最大差值，以及临床上的可接受程度，可对自动化分割方法做出一致性评价。

画图

Plotly Python Graphing Libraryhttps://plotly.com/python/

课题研究

参考睡眠分期validation的论文，对PSG得到的睡眠参数进行分析