利用EfficientUnet对超声心脏图像进行分割（左心室心内膜、左心室心外膜及左心房）

简介：
利用 EfficientUnet 完成超声心脏图像的分割（左心室心内膜、左心室心外膜及左心房）。代码新增了多个评估指标，包括损失、交并比、Dice系数、召回率、精确度及其对应的平均指标。系统还创建了各类别曲线图以及均值曲线图（分别来自训练集和验证集）基于超声心脏图像数据集的本项目进行了训练和验证。其验证集评估结果如下：其精度值分别为[0.9927, 0.9635, 0.9257, 0.9557]，表现优异；其召回率值为[0.9930, 0.9610, 0.9288, 0.9502]，稳定提升；其交并比指标显示为[0.9857, 0.9273, 0.8643, 0.9102]，保持较高水平；同时，其Dice系数分别为[0.9928, 0.9623, 0.9272, 0.9530]，进一步验证了模型的有效性。计算得出平均精度为0.9594、平均召回率为0.9583、平均Dice系数为0.9588以及平均交并比为0.9219，整体性能表现均衡且具有可靠性。为了训练自己的数据集，请参考README文件以获取所需指导和资料。