第77回 午後 95

画像工学

ROC解析で正しいのはどれか。

  1. ROC曲線の横軸は真陽性率である。
  2. ROC曲線下の面積の最大値は0.5である。
  3. ROCの解析結果は物理的評価と一致する。
  4. ROC曲線は信号コントラストの高低に影響されない。
  5. ROC曲線間の統計的有意差検定にJackknife法が用いられる。

出典：厚生労働省公開PDF（令和7年版）

5．ROC曲線間の統計的有意差検定にJackknife法が用いられる。

解説

この問題は、画像の「見やすさ」や「診断能」を評価するROC解析の基本ルールと、それを比較するための統計手法を知っているかを問う問題です。

✔　ROC解析とは？：「診断力の成績表」 📊

MTFやDQEなどの「物理評価（装置のスペック）」とは違い、ROC解析は「人間の目（読影医など）が、どれだけ病変を見つけられたか」を評価する「視覚評価」です。

グラフの形と意味をイメージしましょう。

  • 縦軸：真陽性率（感度） ＝ 「病気をちゃんと病気と言えた確率」
    • 上に行くほど優秀！🙆‍♂️
  • 横軸：偽陽性率（1－特異度） ＝ 「病気じゃないのに病気と言っちゃった確率（誤診）」
    • 右に行くほどダメ！🙅‍♂️

つまり、グラフの線が「左上（誤診ゼロで、全部発見）」に近いほど、優秀な検査（または優秀な読影者）ということになります。

✔　AUCとは？：グラフの下の面積

この曲線の良し悪しを、パッと見で分かるように数値化したのがAUC（Area Under the Curve）です。

  • AUC = 1.0：完璧（百発百中）。
  • AUC = 0.5：対角線。コイン投げ（当てずっぽう）と同じレベル。

✔　Jackknife法とは？：「その勝ち、まぐれじゃない？」を調べる検定 🗡️

例えば、「装置AのAUCが0.9」、「装置BのAUCが0.85」だったとします。 「Aの勝ち！」と言いたくなりますが、たまたま簡単な症例が多かっただけかもしれません。 この差が「統計的に意味のある差（有意差）なのか」を調べるために使われる代表的な方法が、Jackknife（ジャックナイフ）法です。

※データを1つずつ抜いて計算し直す手法ですが、国家試験では「ROCの比較検定 ＝ ジャックナイフ」とセットで覚えておけばOKです。

✔　各選択肢について

1．ROC曲線の横軸は真陽性率である。

  • ❌ 誤り
  • 縦軸が「真陽性（Sensitity）」、横軸が「偽陽性（1-Specificity）」です。 「真実はいつも縦（タテ）！」と覚えましょう。

２．ROC曲線下の面積の最大値は0.5である。

  • ❌ 誤り
  • 最大値（完璧）は1.0です。0.5は最低ライン（使い物にならない検査）です。

3．ROCの解析結果は物理的評価と一致する。

  • ❌ 誤り
  • ここが重要です。物理スペック（MTFなど）が高くても、ノイズの質が悪くて人間には見にくい画像ということがあります。「機械の性能（物理）」と「人間の見やすさ（ROC）」は必ずしも一致しません。

4．ROC曲線は信号コントラストの高低に影響されない。

  • ❌ 誤り
  • コントラストが低い（ぼんやりした）画像なら、当然病変は見つけにくくなります。見つけにくいということは、ROC曲線は下がります（AUCが低くなる）。大いに影響します。

5．ROC曲線間の統計的有意差検定にJackknife法が用いられる。

  • ✅ 正解
  • 解説の通り、2つのROC曲線の良し悪しを統計的に決着させるための検定方法です。

出題者の“声”

この問題の狙いは、「物理評価（機械）と視覚評価（人間）の違い」を理解しておるか、という点にある。

  • 物理評価：MTF、WS、DQEなど（客観的数値）
  • 視覚評価：ROC解析など（主観的判断を含む）

この2つは車の両輪じゃ。そして、ROC解析の結果を「なんとなくAの方が良さそう」で終わらせず、「Jackknife法」を使って科学的に証明する。ここまでが画像研究のセットじゃよ。

臨床の“目”で読む

ーなぜ「ROC解析」を学ぶのか？ー

「新しいAI診断ソフトを導入したい」 「被ばくを減らすために線量を下げたい」 こんな時、メーカーのカタログスペック（物理評価）だけで決めていいでしょうか？

最後は「人間（医師）が診断できるか」が全てです。 「線量を半分にしても、医師の正答率（AUC）は変わりませんでした」というデータがあって初めて、臨床現場で設定を変更できます。

ROC解析は、「新しい技術を安全に臨床導入するための証明書」を作るための、最強のツールなのです。

今日のまとめ

  1. ROC曲線は、縦軸が真陽性率、横軸が偽陽性率。
  2. 曲線の下の面積（AUC）が大きいほど（1.0に近いほど）優秀な検査。
  3. 物理評価（機械）が良いからといって、ROC評価（人間）が良いとは限らない。
  4. ROC曲線同士の比較検定には、Jackknife（ジャックナイフ）法が使われる。

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