计算和数学方法在医学
研究文章

PSSPNN: PatchShuffle随机池可辩解的诊断的神经网络与多路数据COVID-19增大

表9

与最先进的方法。
模型 类 森 中华人民共和国 F1
银行分理处(7] C1 71.93 84.19 77.58
C2 72.86 72.73 72.79
C3 73.56 76.41 74.96
C4 80.66 68.91 74.32
马 74.85
RN-50 [9] C1 87.72 85.03 86.36
C2 87.68 91.26 89.44
C3 93.39 89.89 91.60
C4 84.92 87.65 86.26
马 88.41
CSSNet [11] C1 94.04 92.25 93.14
C2 93.75 95.11 94.42
C3 91.36 93.58 92.45
C4 94.43 92.75 93.58
马 93.39
DeCovNet [13] C1 91.05 90.58 90.81
C2 93.75 90.99 92.35
C3 90.51 86.97 88.70
C4 88.69 95.58 92.01
马 90.94
FCONet [15] C1 92.28 95.64 93.93
C2 96.79 94.43 95.59
C3 94.75 95.88 95.31
C4 94.92 92.94 93.92
马 94.68
6 l-cnn [8] C1 72.46 83.94 77.78
C2 78.93 77.82 78.37
C3 81.86 75.00 78.28
C4 89.84 87.54 88.67
马 80.94
RN-18 [10] C1 82.81 82.66 82.73
C2 81.07 74.43 77.61
C3 74.24 76.98 75.58
C4 82.13 86.38 84.20
马 80.04
COVNet [12] C1 89.82 86.63 88.20
C2 89.82 92.63 91.21
C3 93.73 90.66 92.17
C4 87.38 90.96 89.13
马 90.17
7 l-ccd [14] C1 89.47 93.58 91.48
C2 93.93 92.44 93.18
C3 93.73 95.18 94.45
C4 95.08 91.34 93.17
马 93.09
PSSPNN(我们的) C1 97.89 95.06 96.46
C2 92.86 96.30 94.55
C3 95.76 95.44 95.60
C4 96.56 96.40 96.48
马 95.79