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摘要 - 这项研究提供了深度学习模型的比较分析 - UNET，RES-UNET，RES-RES-UNET和NNUNET，可评估其在脑瘤，息肉和多级心脏分段任务中的表现。分析侧重于精确，准确性，召回，骰子相似性系数（DSC）和联合（IOU）的相交以评估其临床适用性。在脑肿瘤分割，RES-UNET和NNUNET中明显胜过UNET，在DSC和IOU分数中，RES-UNET领先，表明肿瘤描述的准确性均出色。同时，NNUNET在召回和准确性方面表现出色，这对于临床诊断和计划中可靠的肿瘤检测至关重要。在息肉检测中，NNUNET是最有效的，在所有类别中达到了最高的指标，并将其作为内窥镜检查中可靠的诊断工具证明了它。在复杂的心脏细分任务中，RES-UNET和RES-UNET在描述左心室方面非常出色，RES-UNET也导致右心室分割。nnunet在心肌分段中无与伦比，在精确，召回，DSC和IOU中取得了最高分数。结论指出，尽管有时会在特定指标中表现出色，但差异很小。NNUNET始终在整个实验中显示出卓越的整体性能。索引术语 - 深度学习，UNET，RES-UNET，RES-UNET，NNUNET，医学成像细分，临床应用特别是因为其高召回和准确性而引起的，这在临床环境中至关重要，可以最大程度地减少误诊并确保及时治疗，NNUNET在所有测试类别中的关键指标中的稳健表现将其确立为这些变化和复杂的分割任务的最有效模型。
分割医学图像：从UNET到Res- ...
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