医学图像分割模型评估：预测准确性和置信度估计的综合考虑

"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，以综合评估模型的性能并做出准确的决策。在实际应用中，预测准确性指模型在图像分割任务中对真实标签的准确预测能力，通常使用各种评估指标如Dice系数、Jaccard指数等进行衡量。而置信度估计则是指模型对于每个像素或区域预测的置信程度，可以通过概率值或其他形式进行表示。通过综合考虑预测准确性和置信度估计，可以得出一个更全面的模型性能评估结果，从而帮助医生或决策者做出更准确的诊断和治疗决策。"