在图像生成（如 MRI 转 PET）任务中，这四个指标分为两类：基于像素误差的指标（MSE, MAE, PSNR）和基于感知的指标（SSIM）。

结合PET 图像生成（SUV值预测） 场景来解释。

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总结与应用建议

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一句话总结： 如果 MAE 很低 但 SSIM 也很低，说明你的 SUV 值数值是对的，但图像看起来很模糊（结构丢失）； 如果 SSIM 很高 但 MAE 很高，说明图像看起来很清晰、很像真的，但具体的 SUV 数值可能整体偏高或偏低（定量不准）。

理想的模型是：高 SSIM + 低 MAE。

# 计算机视觉 # 人工智能 # 生成对抗网络 # 深度学习
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