《表2 不同分割方法结果对比》

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《一种自动分割股骨区域的R-U-Net神经网络》

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综合评价股骨自动分割结果，本实验以股骨区域人工分割结果作为参考，根据30张测试图像的自动分割结果计算P、R和F1值评价指标的平均值，与现今比较经典的图像分割的文献[19]、基于卷积神经网络改进算法后的文献[20]和基于U-Net的方法进行比较，分割结果对比如表2所示，本文提出的基于R-U-Net的分割方法较其他3种表现出更加优异的性能，并且平均分割一张图像所需的时间只需不到1s.