《表2 CNN、FCN与U-NET优缺点比较》

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《基于深度学习的心脏MRI图像分割综述》

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FCN网络和U-NET网络分割效果对比如图6(a）所示，第1行是使用FCN网络的分割结果，第2行是使用U-NET网络的分割结果，第3行是医生的标注结果，可以看出在左心室分割方面U-NET网络效果优于FCN网络，U-NET左心室分割精度为0.950，FCN左心室分割精度为0.935；在右心室分割方面FCN网络效果优于U-NET网络，U-NET右心室分割精度为0.902，FCN右心室分割精度为0.949。图6(b）是2D U-NET和3D U-NET的分割效果对比，第1行为原图，第2行为医生标注图，第3行是2D U-NET分割结果，第4行是3D U-NET分割结果，可以看出3D U-NET网络分割结果并不优于2D U-NET网络分割结果，在边缘细节方面还是2D U-NET网络表现更好。使用Dice值进行分割结果评价，在左心室分割方面2D U-NETDice值为0.925，3D U-NETDice值为0.920；在右心室分割方面2D U-NETDice值为0.845，3D U-NETDice值为0.87。