《表1 不同方法实验结果对比》
首先,将本文提出的算法和其他常用的医学影像分割算法、纵膈淋巴结分割算法进行性能对比实验。数据集统一采用纵膈淋巴结数据集,基线方法采用标准3D U-Net方法,损失函数全部采用本文定义的损失,不同方法对比结果如表1所示。相较其他算法,本文算法在各个评估指标上均有明显提升,并且各个性能指标均高于0.7,在纵膈淋巴结分割领域,本文算法达到了最高水平。不同检测算法的损失对比如图6所示。
图表编号 | XD00201802100 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2021.02.10 |
作者 | 徐少伟、秦品乐、曾建朝、赵致楷、高媛 |
绘制单位 | 山西省医学影像人工智能工程技术研究中心(中北大学)、中北大学大数据学院、山西省医学影像人工智能工程技术研究中心(中北大学)、中北大学大数据学院、山西省医学影像人工智能工程技术研究中心(中北大学)、中北大学大数据学院、山西医科大学第一医院、山西省医学影像人工智能工程技术研究中心(中北大学)、中北大学大数据学院 |
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