《表4 本文方法与其他研究及挑战赛方法的结果比较》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《融合型UNet++网络的超声胎儿头部边缘检测》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

本文模型除了与已有的U-Net及UNet++分割结果进行比较，还与采用相同数据库的文献及HC18网站上头围测量提交结果中前5名（截止2019年5月28日，若相同队伍多次提交则取排名最高结果）进行比较。van den Heuvel等人（2018）最先使用该数据库进行胎儿头围自动测量方法研究，C方法是van den Heuvel等人（2018）提到的A、B、C3种不同训练策略中表现最好的模型。从表4可以看出，本文方法优于van den Heuvel等人（2018）的最优方法。在HC18网站上提交的结果中，本文方法的Dice系数排第3名，HD距离排第2名，头围AD排第10名，取得了很好的胎儿头围测量结果。