医学图像分割模型评估：预测准确性和置信度估计的统一

"尽管预测准确性和置信度估计对于医学图像分割模型的临床评估和实践部署至关重要，但这两个方面都不能单独确定模型整体性能。因此，对两者进行统一是一个必要的步骤。在评估模型的预测准确性时，我们需要考虑模型的准确率、召回率和F1分数等指标，以了解模型在图像分割任务中的表现。然而，这些指标只能告诉我们模型的预测结果是否正确，却无法提供对预测结果的置信度估计。因此，在实践部署中，我们还需要考虑模型的置信度估计能力。置信度估计可以告诉我们模型对于每个像素预测的可信程度，从而帮助我们判断模型在特定情况下是否可靠。综合考虑预测准确性和置信度估计，我们可以更全面地评估和理解模型的性能，并根据实际需求进行相应的调整和优化。因此，统一预测准确性和置信度估计是确保医学图像分割模型在临床实践中有效应用的关键步骤。"