《表1 使用本文方法（DMU-net）与其它方法得到的DM和HD》

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《基于密集多尺度U-net网络的电影心脏磁共振图像右心室自动分割》

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我们对CVI自动分割结果与金标准也进行了相关性及Bland-Altman一致性分析，结果显示本文方法与金标准之间的相关性优于CVI自动分割结果与金标准之间的相关性（EDV、ESV、EF、SV的R分别为0.908、0.738、0.832和0.797).CVI的分割结果在收缩末期普遍大于手动分割结果，而且与手动分割的结果的偏差（ESV偏差均值为-3.3，EDV、EF和SV的偏差均值为4.4、0.02和7.7）大于本文方法自动分割结果与手动分割的偏差．以上结果说明本文方法自动分割结果与手动分割结果更接近．CVI对LV的分析较为成熟，但由于RV结构较为复杂，当训练集有差别的时候，CVI对RV的分割结果不够精确，临床一般通过有经验的专家手动修正．考虑到专家手动分割结果的误差与数据集的多样性，CVI软件存在不能充分适应本文数据集的问题，而本文方法对其他数据的泛化性也需要在之后的研究中进一步采集新的数据集进行实验验证．