考虑一个医学诊断问题,用快速生化检验筛查病人。根据下列似然函数,健 康者的检验返回结果接近0,受感染者的返回结果接近 1: p(xw)=N(μ=0,o=0.3) p(x/w₂)=N(μ=1,σ=0.1) 假设平均1万个患者中有1人受感染,且误诊的代价如下: (1)将健康者诊断为“感染者”:预计病人综合医疗费用为2万人民币。 (2) 将感染者诊断为“健康者”:预计由于误诊导致的医疗费用为 100 万人 民币。 根据下列准则,分析并确定决策规则: (a) 最大似然, (b)最大后验概率,(c)最小贝叶斯风险。讨论你的结果。 注意,可以使用 MATLAB 中的 solve 命令求解多项式的用符号表示的根, 用命令 subs 把符号表达式转换为数值。
2022-12-02 22:00:47 60KB matlab 似然估计 源代码
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【项目实战】Python实现深度神经网络gcForest(多粒度级联森林)分类模型(医学诊断) 资料说明:包括数据+代码+文档+代码讲解。 1.项目背景 2.数据获取 3.数据预处理 4.探索性数据分析 5.特征工程 6.构建GCForest建模 7.模型评估 8.结论与展望 注意事项
完整英文版 IEC 60601-2-33:2015 Medical electrical equipment - Part 2-33:Particular requirements for the basic safety and essential performance of magnetic resonance equipment for medical diagnosis(医用电气设备 - 第 2-33 部分:医学诊断用磁共振设备的基本安全和基本性能的特殊要求)。 IEC 60601-2-33:2010+A1:2013+A2:2015 为磁共振设备制定了特定的基本安全和基本性能要求,为患者和磁共振工作人员提供保护。它也适用于 IEC 60601-1(2005)的第三版,并在适当的地方引入了技术修改。2012 年 3 月和 2016 年 2 月更正的内容已包含在本副本中。本合并版由第三版(2010 年)、修订案 1(2013 年)和修订案 2(2015 年)组成。
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