Page 121

proefschrift_Schols_SLV

  Automated spectroscopic tissue classification in colorectal surgery  Table 8.2   Classification performance of selected Si‐detector features  LOO CV  TP  TN  Sensitivity  Specificity  PPV  NPV  Accuracy  Ureter – Adipose tissue  7/7  9/9  100 (56‐100) 100 (63‐100) 100 (56‐100) 100 (63‐100)  100  Artery – Adipose tissue    9/10  9/9  90 (54‐99)  100 (63‐100) 100 (63‐100) 90 (54‐99)    95  TP = true positive; TN = true negative  numbers indicate identified tissue spots. A positive test is defined as  the  tissue  observed  being  either  ureter  or  artery;  a  negative  test  is  defined  as  the  tissue  observed  being  adipose  tissue.  Sensitivity;  specificity;  PPV  =  positive  predictive  value;  NPV  =  negative  predictive  value;  accuracy  numbers are percentages; numbers in parentheses indicate 95% confidence interval.   LOO CV = leave‐one‐out cross–validation.                                Figure 8.6  A) Box plots of selected features within InGaAs‐range.  119  A B Ureter versus adipose tissue: box plot showing selected feature, amplitude difference Ft35.  B) Box plots of selected features within InGaAs‐range.  Artery versus adipose tissue: box plot showing selected feature, gradients Ft13.      Table 8.3  Classification performance of selected InGaAs‐detector features  LOO CV  TP  TN  Sensitivity  Specificity  PPV  NPV  Accuracy  Ureter – Adipose tissue  7/7  9/9  100 (56‐100) 100 (63‐100) 100 (56‐100) 100 (63‐100)  100  Artery – Adipose tissue    9/10  8/9  90 (54‐99)  89 (51‐99)  90 (54‐99)  89 (51‐99)    89  TP = true positive; TN = true negative  numbers indicate identified tissue spots. A positive test is defined as  the  tissue  observed  being  either  ureter  or  artery;  a  negative  test  is  defined  as  the  tissue  observed  being  adipose  tissue.  Sensitivity;  specificity;  PPV  =  positive  predictive  value;  NPV  =  negative  predictive  value;  accuracy  numbers are percentages; numbers in parentheses indicate 95% confidence interval.   LOO CV = leave‐one‐out cross–validation.   


proefschrift_Schols_SLV
To see the actual publication please follow the link above