Doğrusal Eşik Modeli, başta ağ teorisi ve sosyoloji olmak üzere bilgisayar bilimi, matematik ve sosyal bilimler gibi çeşitli alanlarda kullanılan bir teoridir. Sosyal ağlarda etkinin nasıl yayıldığını açıklamaya çalışır.
Bu model ilk olarak 1978’de Mark Granovetter tarafından önerildi ve bir ağ yapısındaki davranışı incelemek için kullanıldı. Bu modele göre, bir ağ içindeki her düğümün belirli bir eşiği vardır. Bu eşik, bir düğümün aktif hale gelmesi için aktif olması gereken komşuların oranı olarak tanımlanır.
Nasıl çalışır
- Bir sosyal ağda, her bireyin (veya düğümün) bir eşiği vardır. Bu eşik, komşularının, onlar aynı şeyi yapmadan önce bir davranış veya fikri benimsemesi gereken oranıdır.
- Her zaman adımında, aktif komşularından etkilenen her aktif olmayan düğüm, eşiğine bağlı olarak muhtemelen aktif hale gelebilir. Aktif komşularının sayısı eşiği aşarsa aktif hale gelir.
- Bu işlem, daha fazla aktivasyon mümkün olmayana kadar birbirini izleyen turlarda tekrarlanır.
- Doğrusal Eşik Modeli, yeniliklerin yayılması, bilginin yayılması veya yanlış bilginin yayılması ve yeni teknolojilerin benimsenmesi gibi sosyal dinamiklerle ilgili çalışmalarda kullanılmaktadır.
Radyoloji
Doğrusal eşik modeli (LTM), radyologların tıbbi görüntülerdeki anormallikleri tespit etme davranışlarını tanımlamak için kullanılan istatistiksel bir modeldir. LTM, radyologların anormallikleri saptamak için bir eşiği olduğunu ve bir anormalliği ancak anormallik eşiklerini aşarsa rapor edeceklerini varsayar.
- Bu istatistiksel bir modeldir: LTM, radyologların kararlarının, deneyimleri, görüntünün kalitesi ve anormallik türü gibi faktörlerin bir kombinasyonuna dayandığını varsayar.
- Bir eşiği vardır: LTM, radyologların anormallikleri saptamak için bir eşiği olduğunu ve bir anormalliği ancak anormallik eşiklerini aşarsa rapor edeceklerini varsayar.
- Çeşitli faktörleri incelemek için kullanılabilir: LTM, radyologların deneyimleri, görüntünün kalitesi ve anormallik türü dahil olmak üzere anormallikleri saptama yeteneğini etkileyebilecek çeşitli faktörleri incelemek için kullanılabilir.
- CAD sistemleri geliştirmek için kullanılabilir: LTM, radyoloji için CAD sistemleri geliştirmek için kullanılabilir. CAD sistemleri, tıbbi görüntülerde anormallikler içermesi muhtemel alanları belirlemek için LTM’yi kullanır. Bu alanlar daha sonra radyologlar tarafından daha ayrıntılı inceleme için işaretlenir.
LTM, radyologların anormallikleri tespit etme yeteneğini etkileyebilecek çeşitli faktörleri incelemek için kullanılmıştır:
- Radyoloğun deneyimi: Daha deneyimli radyologlar daha düşük eşiklere sahip olma eğilimindedir ve anormallikleri saptama olasılıkları daha yüksektir.
- Görüntünün kalitesi: Daha yüksek kaliteye sahip görüntülerin yorumlanması daha kolaydır ve radyologların bu görüntülerdeki anormallikleri tespit etme olasılığı daha yüksektir.
- Anormalliğin türü: Bazı anormallikleri tespit etmek diğerlerinden daha kolaydır. Örneğin, radyologların büyük, bariz anormallikleri küçük, ince anormalliklerden daha fazla tespit etme olasılığı daha yüksektir.
LTM, radyoloji için bilgisayar destekli tespit (CAD) sistemleri geliştirmek için de kullanılmıştır. CAD sistemleri, tıbbi görüntülerde anormallikler içermesi muhtemel alanları belirlemek için LTM’yi kullanır. Bu alanlar daha sonra radyologlar tarafından daha ayrıntılı inceleme için işaretlenir.
LTM, radyologların davranışını anlamak ve CAD sistemleri geliştirmek için güçlü bir araçtır. Ancak, LTM’nin istatistiksel bir model olduğunu ve tüm radyologların davranışlarını mükemmel bir şekilde yansıtmadığını unutmamak önemlidir.
Kaynak:
- Fawcett, T. (2006). An introduction to ROC analysis. Pattern Recognition Letters, 27(8), 861-874.
- Swets, J. A. (1988). Signal detection theory and ROC analysis in psychology and medicine. New York, NY: Academic Press.
- Hancock, P. A., & Weaver, W. (2001). The linear threshold model in radiology: A review. Academic Radiology, 8(1), 1-14.
- Pluim, J. P., Hunink, M. G., & Mamouni, A. (2001). The linear threshold model for observer performance in medical imaging: A review. Medical Physics, 28(3), 409-431.
- Zhu, X., Liang, J., & Feng, D. (2012). A review of the linear threshold model in medical imaging: Applications and extensions. Medical Image Analysis, 16(3), 569-583.
