《表5 STARE数据库不同算法的性能指标》

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《改进U型网络的眼底视网膜血管分割方法》

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为进一步证明本文所提算法在视网膜血管分割领域的性能，使用上述评价指标将本文将所提算法与当前文献[11，14，23-30]进行比较，结果如表4和表5所示。基于DRIVE数据库进行对比，本文方法的准确率AC达到了0.9689，SE值为0.8028，F1值为0.8317，AUC值为0.9841；基于STARE数据库进行对比，本文方法的准确率AC为0.9796，SE值为0.8227，F1值为0.8604，均优于文献[11，14，23-30]中的算法。两数据库SE值相较原始U-Net算法更高，说明本文算法能够更为准确地分割和识别出细小血管。