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

無檢測(cè)誤差的改進(jìn) Sterrett 算法的分組檢測(cè)的檢測(cè)算法都是在樣本患病率P 較小的條件下提出來的，中檢測(cè)大患病概率的個(gè)體，和大樣本組中檢測(cè)小患病概率個(gè)體的情況驗(yàn)可得，當(dāng)樣本組的k 值較大或者患病率P 較大時(shí)，檢測(cè)組內(nèi)出現(xiàn)陽大大增加，應(yīng)對(duì)這種情況，本文提出了新 Sterrett 檢測(cè)算法。 Sterrett 算法的檢測(cè)思想Sterrett 算法和單體檢測(cè)的思想，改進(jìn) Sterrett 算法的檢測(cè)流程為，假設(shè)本，其中有d 個(gè)陽性個(gè)體，則對(duì)樣本組中的樣本進(jìn)行隨機(jī)逐個(gè)檢測(cè)，性個(gè)體時(shí)停止檢測(cè)，之后把剩余個(gè)體視為一個(gè)新樣本組，做一次組檢性，則檢測(cè)結(jié)束，若為結(jié)果陽性，則對(duì)剩余個(gè)體依次進(jìn)行檢測(cè)，直至。樣本組 G 中有k 樣本個(gè)體，樣本中陽性個(gè)體數(shù)為d ，在第l個(gè)樣本處檢體，由下圖所示。

即檢測(cè)結(jié)果無檢測(cè)誤差，但實(shí)際情況下，檢測(cè)試劑的精確度是%的，，所以在本章中考慮有檢測(cè)敏感性和特異性的改進(jìn) Sterrett 算法。改進(jìn) Sterrett 算法的檢測(cè)思想實(shí)際樣本檢測(cè)中，檢測(cè)試劑的檢測(cè)精確度無法保證檢測(cè)結(jié)果達(dá)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(duì)樣本組進(jìn)行檢測(cè)就會(huì)，如果將檢測(cè)誤差的情況考慮進(jìn)檢測(cè)算法中，那么能使檢測(cè)結(jié)果更接近真實(shí)然在第二章提出改進(jìn) Sterrett 算法應(yīng)用的兩種情況，即在小樣本組中檢測(cè)大患和在患病概率小的個(gè)體組成的大樣本中檢測(cè)患病個(gè)體，但是考慮實(shí)際情況中情況，根據(jù)已有的試驗(yàn)檢測(cè)經(jīng)驗(yàn)可知，在這兩種情況下的樣本組內(nèi)，有患病較大，但是實(shí)際的患病個(gè)體數(shù)還是較少的，絕大部分情況不會(huì)超過兩個(gè)，即患病個(gè)體數(shù)小于或等于兩個(gè)的概率和占所以情況發(fā)生概率的絕大部分。此時(shí)思想是用 Sterrett 算法思想，在連續(xù)不停止的情況下，在檢測(cè)出第二個(gè)患病個(gè)，之后把剩余的樣本個(gè)體視為一個(gè)新組，進(jìn)行組檢測(cè)，若為陽性，則對(duì)剩余檢測(cè)，若為陰性，則檢測(cè)結(jié)束。
【學(xué)位授予單位】：廣西師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：R195.1

【相似文獻(xiàn)】

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1 余佳威;分組檢測(cè)的改進(jìn)Sterrett算法分析[D];廣西師范大學(xué);2019年

本文編號(hào)：2653235