《表3 不同度量指标结果对比》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《一种自动分割股骨区域的R-U-Net神经网络》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

为了更好的评价R-U-Net神经网络在股骨分割中的性能，对比U-Net和R-U-Net神经网络，计算30张测试图像自动分割结果的DC和IOU的平均值，其中DC表示自动分割与人工分割区域相交的面积占总面积的比值，完美分割该值为1；IOU是自动分割与人工分割区域的交叠率，是交集与并集的比值，最理想情况是完全重叠，比值为1.在表3中分别用DC和IOU进行对比，可以看出R-U-Net神经网络能够获得更好的分割精度，为医学图像股骨的准确分割提供了一种新的途径.