提案したアルゴリズムの精度を定量的に評価するためには、いくつかの指標を用いることができます。まず、真陽性（TP）、真陰性（TN）、偽陽性（FP）、偽陰性（FN）を基にした精度（Accuracy）や感度（Sensitivity）、特異度（Specificity）を計算することが一般的です。これにより、アルゴリズムがどれだけ正確に体と背景を分離できているかを数値で示すことができます。また、IoU（Intersection over Union）やDice係数などのセグメンテーション評価指標を用いることで、生成されたマスクと実際の体の境界との重なり具合を定量的に評価することも可能です。これらの指標を用いることで、アルゴリズムの性能を客観的に比較し、改善点を特定することができます。