《表2 在DRIVE数据集上所提方法与其他先进方法的比较》

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《基于改进HED网络的视网膜血管图像分割》

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本文将所提方法与其他先进的方法在DRIVE和STARE数据集上的Sn，Sp，Acc和AUC等性能方面进行了比较。其中，所比较方法的性能测量结果均来自于各自的源文献。从表2中可以看出，本文所提出的方法在DRIVE数据集上的Sn，Sp，Acc和AUC等性能分别达到了81.75%、97.67%、95.44%和98.33%。从表3中可以看出，本文所提出的方法在STARE数据集上的Sn，Sp，Acc和AUC等性能分别达到了80.68%、98.38%、96.56%和98.12%。此外，综合表2和表3可以观察到，本文所提出的方法在DRIVE和STARE数据集上的整体性能优于其他先进方法，尤其是灵敏度方面分别高于第二先进方法3.63%和2.68%，这说明本文所提方法具有最先进的检测视网膜血管的能力，以及比其他方法更好的综合分割性能。