本文比较了多种深度学习方法在MRI图像前列腺分割中的应用，重点关注不确定性分割和量化。研究表明，Attention R2U-Net模型的分割性能最佳，平均交并比达到76.3%。此外，CSA-Net模型在多类别前列腺MRI分割中也表现出色，证明了其在医学图像处理中的有效性。