【摘要】：在疾病檢測過程中,想從待測樣本組中檢測出患病個體,若對樣本組中的每個個體進行檢測,則會浪費大量的時間、人力和物力,所以如何提高檢測效率,成了分組檢測的研究重點。Sterrett提出了Sterrett分組檢測算法,提高了對樣本組的檢測效率,而Sterrett算法主要是檢測由小概率患病個體組成的樣本組。本文提出在小樣本組中檢測大患病概率的個體,和在大樣本組中檢測小患病概率的個體,這兩種新情況,并在這兩種情況下,對Sterrett算法進行改進,并建立算法模型。本文在第一章對分組檢測的研究背景、Sterrett算法和分組檢測的一些研究成果進行介紹,第二章在無檢測誤差的情況下,提出了改進的Sterrett算法,建立無檢測誤差的改進算法模型。第三部分提出考慮有檢測敏感性和特異性的改進Sterrett算法,建立有檢測誤差的改進算法模型,在本文所提出的兩種研究情況下,根據(jù)實際檢測經(jīng)驗,樣本組中出現(xiàn)陽性個體的概率較大,但陽性個體的個數(shù)卻不會有很多,所以我們對樣本組檢測到第二個陽性時,就對剩余樣本進行打包檢測。第四章數(shù)據(jù)模擬與結果分析,在同等情況下,將改進算法同Sterrett算法進行模擬,并把兩種算法所得結果進行比較分析,判斷改進Sterrett算法的優(yōu)劣性。第五章對本文的研究結果進行總結,提出后續(xù)研究的展望。
【圖文】：

無檢測誤差的改進 Sterrett 算法的分組檢測的檢測算法都是在樣本患病率P 較小的條件下提出來的，中檢測大患病概率的個體，和大樣本組中檢測小患病概率個體的情況驗可得，當樣本組的k 值較大或者患病率P 較大時，檢測組內出現(xiàn)陽大大增加，應對這種情況，本文提出了新 Sterrett 檢測算法。 Sterrett 算法的檢測思想Sterrett 算法和單體檢測的思想，改進 Sterrett 算法的檢測流程為，假設本，其中有d 個陽性個體，則對樣本組中的樣本進行隨機逐個檢測，性個體時停止檢測，之后把剩余個體視為一個新樣本組，做一次組檢性，則檢測結束，若為結果陽性，則對剩余個體依次進行檢測，直至。樣本組 G 中有k 樣本個體，樣本中陽性個體數(shù)為d ，在第l個樣本處檢體，由下圖所示。

即檢測結果無檢測誤差，但實際情況下，檢測試劑的精確度是%的，，所以在本章中考慮有檢測敏感性和特異性的改進 Sterrett 算法。改進 Sterrett 算法的檢測思想實際樣本檢測中，檢測試劑的檢測精確度無法保證檢測結果達到百分百的正敏感性eS 和特異性pS 的值均不為 1，在這種情況下，對樣本組進行檢測就會，如果將檢測誤差的情況考慮進檢測算法中，那么能使檢測結果更接近真實然在第二章提出改進 Sterrett 算法應用的兩種情況，即在小樣本組中檢測大患和在患病概率小的個體組成的大樣本中檢測患病個體，但是考慮實際情況中情況，根據(jù)已有的試驗檢測經(jīng)驗可知，在這兩種情況下的樣本組內，有患病較大，但是實際的患病個體數(shù)還是較少的，絕大部分情況不會超過兩個，即患病個體數(shù)小于或等于兩個的概率和占所以情況發(fā)生概率的絕大部分。此時思想是用 Sterrett 算法思想，在連續(xù)不停止的情況下，在檢測出第二個患病個，之后把剩余的樣本個體視為一個新組，進行組檢測，若為陽性，則對剩余檢測，若為陰性，則檢測結束。
【學位授予單位】：廣西師范大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：R195.1

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1 余佳威;分組檢測的改進Sterrett算法分析[D];廣西師范大學;2019年

本文編號：2653235