图像分割评估 PR SE

图像分割评估通常使用一些指标来衡量分割算法的性能。其中，PR (Precision-Recall) 和 SE (Sensitivity) 是两个常用指标。

PR (Precision-Recall) 是用来评估分割算法的准确性和召回率的指标。准确性衡量了算法在预测时的精确度，即分割结果中正确的像素与所有预测为正的像素的比例。召回率衡量了算法对正例的检测能力，即分割结果中正确的像素与所有真实正例的像素的比例。这两个指标通常会绘制成曲线，称为PR曲线。

SE (Sensitivity)，也被称为召回率或真阳性率，衡量了算法对正例的检测能力。它是指分割结果中正确的像素与所有真实正例的像素的比例。SE通常是用来评估算法在检测疾病或异常情况时的性能。

在医学图像分割中，Dice Similarity Coefficient (Dice) 是一种常用的指标。Dice指标基于区域的重叠度量，用来评估预测的分割结果与真实分割结果之间的相似程度。Dice指标的取值范围为0到1，值越接近1表示预测结果与真实结果的相似度越高。

综上所述，PR (Precision-Recall) 和 SE (Sensitivity) 是用来评估图像分割算法性能的指标，而Dice Similarity Coefficient (Dice) 则是评估医学图像分割相似度的经典指标。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [糖尿病视网膜病变研究的基准：分割、分级和可转移性笔记](https://blog.csdn.net/charles_zhang_/article/details/124838732)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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