《表1 本文方法与ACM方法定量比较》

  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

《基于超声图像的自适应谱聚类方法研究》

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

基于区域的评价指标[14]已经广泛应用于评价超声图像的分割性能。基于区域的评价指标如真阳性（True Positive，TP）、假阳性（False Positive，FP）和相似性（Similarity，SI），度量算法分割的肿瘤区域与人工分割的区域之间重叠区域面积的差异。结果与ACM的方法比较如表1所示，该方法分割的准确度93.41%比ACM的准确度93.93%略低，但是避免了ACM的确定初始轮廓的问题，能自动确定谱聚类数目，用谱聚类的方法进行肿瘤区域的分割。