《表2 肺实质分割方法性能》

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《基于特征金字塔网络的肺结节检测》

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分割任务中主要采用m Io U(mean Intersection over Union）或者Dice作为分割评估指标。从表2可以看到，相比LFZ结合阈值分割和形态学后处理的方法，基于深度学习的方法UNet和Mask FPN方法相比传统方法有明显的精度提升，并提供了一种端到端的处理方法，使得分割过程变得更加简单，分割速度近乎达到实时。由于本文致力于肺结节检测，因此对分割的结果也采用了目标检测中常用的指标m AP(mean Average Precision）进行评价。