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眼底血管分割实验结果分析

时间: 2025-06-22 22:40:34 浏览: 10

### 眼底血管分割实验结果分析在医学图像处理领域，眼底血管分割是一项重要的任务。为了评估眼底血管分割算法的效果，通常会采用多种量化指标来衡量模型性能。常用的评价标准包括Dice系数、Jaccard指数以及像素级分类精度等[^1]。这些度量能够全面反映分割结果的质量： - **Dice系数**用于测量两个样本集合之间的相似程度，取值范围为0到1之间，数值越高表示预测结果越接近真实标签。 - **Jaccard指数**也称为交并比(IOU)，同样用来计算重叠区域的比例，其定义为交集除以并集，在理想情况下该值应尽可能趋近于1。除了上述统计学上的评判外，视觉检验也是不可或缺的一环。通过对比原始图片与标注后的效果图可以直观感受到不同方法产生的差异之处。对于异常情况或边界模糊的地方需特别留意，因为这往往是决定最终效果好坏的关键因素之一[^2]。 ```python import numpy as np from sklearn.metrics import jaccard_score, f1_score def evaluate_segmentation(gt_mask, pred_mask): """ 计算分割结果的各项评价指标参数: gt_mask (numpy.ndarray): 真实标签掩码图 pred_mask (numpy.ndarray): 预测得到的掩码图返回: dict: 含有各项得分的结果字典 """ intersection = np.logical_and(gt_mask, pred_mask).sum() union = np.logical_or(gt_mask, pred_mask).sum() metrics = { 'dice': 2 * intersection / (gt_mask.sum() + pred_mask.sum()), 'jaccard': intersection / union, 'f1-score': f1_score(gt_mask.flatten(), pred_mask.flatten()) } return metrics ```

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