国际生物医学影像杂志/2019/文章/选项卡3

研究文章

基于混合聚类和形态学运算的脑肿瘤分割

表3

四种聚类算法与本文算法的比较。

聚类方法 评估 患者1 病人2 患者3

k - means 骰子 0.9001 0.9316 0.8298
灵敏度 0.9630 0.9064 0.9424
特异性 0.9952 0.9984 0.9780
回忆 0.8449 0.9583 0.7412

FCM 骰子 0.9137 0.9341 0.9004
灵敏度 0.9263 0.8905 0.9336
特异性 0.9971 0.9994 0.9880
回忆 0.9015 0.9823 0.8694

sFCM 骰子 0.8169 0.9258 0.9144
灵敏度 0.7112 0.8645 0.9290
特异性 0.9968 0.9994 0.9878
回忆 0.9597 0.9965 0.9002

csFCM 骰子 0.8069 0.9179 0.9166
灵敏度 0.6960 0.8540 0.9290
特异性 0.9971 0.9996 0.9880
回忆 0.9597 0.9922 0.9045

提出了 骰子 0.9261 0.9400 0.8978
灵敏度 0.9622 0.9184 0.9380
特异性 0.9971 0.9996 0.9881
回忆 0.8926 0.9625 0.8608

年度文章奖:由主编评选的2020年杰出研究贡献。阅读获奖文章