《表4 LPBA40数据集上分割结果比较》

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《多通道融合可分离卷积神经网络下的脑部磁共振图像分割》

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注:加粗数值为最优结果。

2)LPBA40数据集。MFSCNN分割脑结构（壳核，尾状核，海马）在LPBA40数据集上的平均Dice值为0.877，比在该数据集上的其他方法有更好的表现，对比的方法有Bao提出的基于随机游走的Atlas图像分割的特征敏感标签融合方法[16]、Zhang提出的HLAF（hierarchical learning of atlas forests）方法[17]、MS-CNN（multi-scale structured CNN）和MS-CNN+LC（multi-scale structured CNN with label consistency）的方法[18]、Prasad提出的基于主成分图谱和非刚性配准的方法[19]、和BrainSegNet的方法[15]。表4为各方法的Dice值。