《表6 不同集成方法的分级性能》

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《利用DCE-MRI结合改进卷积神经网络的MR图像自动分割与分类方法》

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分类精度:表6为通过5倍交叉验证估计的3种方法的分类性能。为了提供比较的基准，表中还包括单个专家分类器（ICNN和RF）的分类测试。不同方法的诊断准确率分别为:ME-ICNN=97.04%、MMCNN=96.73%、MSCNN-GP=94.88%。