《表1 评估参数标准公式：改进U型网络的眼底视网膜血管分割方法》

  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

《改进U型网络的眼底视网膜血管分割方法》

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

本文除计算准确率（AC，pAC）、敏感性（SE，pSE）、特异性（SP，pSP）三个常见评估参数外，还因眼底图像中背景占比较大，引入了其他评估参数：F1值，ROC曲线下方的面积AUC(Area Under Curve）值，以更直观地比较算法模型，证明本文方法与现有方法是否具有先进性。F1值用于表征模型分割出的结果与专家手工分割结果的相似程度，介于0～1。ROC曲线图用于反映敏感性和特异性之间关系，表征图像分割结果的预测准确性。AUC越高，则预测准确率越高。其计算方法如表1所示。