. 2022 Mar 15;41(4):706–717. doi: 10.14366/usg.21214

Table 3.

Comparison of segmentation performance with other U-Net variants

Architecture	Precision	Recall	DSC	HD
HM70A wrist dataset
U-Net	0.916	0.895	0.897	5.476
U-Net++	0.914	0.884	0.889	5.577
Attention U-Net	0.918	0.890	0.896	5.442
MultiRes U-Net	0.934^a)	0.869	0.893	5.475
Proposed	0.927	0.924^a)	0.923^a)	5.158^a)
HM70A forearm dataset
U-Net	0.763	0.738	0.719	5.441
U-Net++	0.790	0.712	0.713	5.487
Attention U-Net	0.793	0.742	0.744	5.283
MultiRes U-Net	0.727	0.666	0.653	6.050
Proposed	0.793^a)	0.760^a)	0.761^a)	5.206^a)
miniSONO wrist dataset
U-Net	0.859	0.829	0.830	5.430
U-Net++	0.882	0.827	0.839	5.243
Attention U-Net	0.857	0.816	0.824	5.449
MultiRes U-Net	0.897	0.823	0.848	5.141
Proposed	0.903^a)	0.898^a)	0.897^a)	4.966^a)
miniSONO forearm dataset
U-Net	0.873	0.828	0.838	4.661
U-Net++	0.857	0.805	0.812	4.844
Attention U-Net	0.864	0.820	0.828	4.738
MultiRes U-Net	0.868	0.793	0.813	4.774
Proposed	0.878^a)	0.850^a)	0.858^a)	4.527^a)

DSC, dice similarity coefficient; HD, Hausdorff distance.

^a)

The best performance of each metric.