Segmentation network for metastatic lymph nodes of head and neck tumors

Table 1. Design of ablation experiments
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Table 1. Design of ablation experiments
消融
实验
ResNet101 FPN Head C²AM MFFM EAPM
一 √ √ √ × × ×
二 √ √ √ √ × ×
三 √ √ √ √ √ ×
四 √ √ √ √ √ √

Table 2. Evaluation indicators and related formulas

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Table 2. Evaluation indicators and related formulas

指标	作用	公式
IoU	IoU用于测量标注框和预测框之间的相关度，数值越大，表示相关度越高，模型性能越好。	$I O U = T P / (T P + F P + F N)$
AP	平均精度（Average Precision，AP）是正确识别的目标个数占总识别的目标个数的百分数，用于衡量在每个类别上模型检测器的性能优劣。其中，AP50表示IoU阈值为0.5时的AP值。数值越大，模型性能越好。	$A P = \frac{1}{\|t\|} \frac{1}{\|t h\|} \sum_{t} \frac{T P (t)}{T P (t) + F P (t)}$
AR	平均召回率（Average Recall，AR）是正确识别的目标个数占测试集中识别的目标个数的百分数。其中，AR50表示IoU阈值为0.5时的AR值。数值越大，模型性能越好。	$A R = \frac{1}{\|t\|} \frac{1}{\|t h\|} \sum_{t} \frac{T P (t)}{T P (t) + F N (t)}$
mAP	均值平均精度（Mean Average Precision ，mAP）是衡量检测精度的指标。其中，mAP50表示IoU阈值为0.5时的mAP值。数值越大，该模型性能越好。	$m A P = \frac{1}{\|C\|} \sum_{C} (\frac{1}{\|t\|} \frac{1}{\|t h\|} \frac{T P (t)}{T P (t) + F P (t)})$

Table 3. Results of ablation experiment （IoU=0.50）
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Table 3. Results of ablation experiment （IoU=0.50）
实验 APdet APseg ARdet ARseg mAPdet mAPseg
一 70.37 70.58 60.12 59.78 70.22 70.43
二 71.96 71.77 61.23 61.01 71.67 71.58
三 73.12 72.86 62.40 61.57 73.02 72.66
四 74.88 74.12 63.11 62.28 74.64 74.04

Table 4. Comparative experimental results （IoU=0.50）

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Table 4. Comparative experimental results （IoU=0.50）

模型	APdet	APseg	ARdet	ARseg	mAPdet	mAPseg
Yolact（Resnet50）	68.89	69.94	58.77	57.68	69.03	70.13
Yolact（Resnet101）	70.37	70.58	60.12	59.78	70.22	70.43
Yolact++（Resnet50）	72.86	72.45	61.78	61.33	72.97	72.56
Yolact++（Resnet101）	73.91	73.38	62.88	62.56	74.02	73.88
MaskRcnn（Resnet50）	72.77	72.56	61.86	61.35	72.68	72.47
MaskRcnn（Resnet101）	74.05	73.78	62.68	62.02	73.89	73.65
LNMS Net	74.88	74.12	63.11	62.28	74.64	74.04

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Tao ZHOU, Daozong SHI, Jiawen XUE, Caiyue PENG, Pei DANG, Zhongwei ZHOU. Segmentation network for metastatic lymph nodes of head and neck tumors[J]. Optics and Precision Engineering, 2024, 32(9): 1420

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