《表1 三种算法对HG、LG和Cl的整体和核心肿瘤部分分割结果的定量评价指标 (平均值±均方差)》

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《结合灰度直方图和细胞自动机的多模态MRI脑胶质瘤分割》

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统计各算法对三种病例分割结果重合率的均方差，均方差可以反映出每个分割结果之间的差距，数值越大，差距越大，鲁棒性越差。图14（b）中，从纵向看本文算法分割结果的均方差要小于其他两种算法，grow cut分割结果的差距最大，在单类病例中本文算法的鲁棒性好于对比方法。从横向看对于不同类的病例，本文算法分割结果的均方差相差较小，表明本文算法在对于病例多样性方面鲁棒性较好。而其他两种算法对各类病例的分割结果差别较大，尤其对于低级别脑胶质瘤，说明对比方法对低级别脑胶质瘤分割的鲁棒性较差。