如何为细分结果计算AvgD，RMSD，VOE和VD评估指标？

Question

我正在做医学图像分割并处理3D图像，并且有两张图像，一张是地面真实（gt），一张是分割预测结果（segm），我需要计算另外两个指标

• 平均绝对表面距离（AvgD），单位为mm，
• 以毫米为单位的平均均方根表面距离（RMSD）
• 体积重叠误差（VOE），以百分比为单位，
• 相对体积差异（VD），以百分比为单位。

其中R为gt，S为segm。在python中，可以计算交集 np.logical_and(segm, gt)。 但是我不知道如何计算这四个评估指标。非常感谢您的帮助。

Answer 1

假设segm和gt是二进制ndarray，则可以计算VOE和VD：

voe = 100 * (1. - np.logical_and(segm, gt).sum() / float(np.logical_or(segm, gt)))
vd = 100 * (segm.sum() - gt.sum()) / float(gt.sum())

请注意，您可以使用二进制掩码的.sum()来计算其“大小”，即| S |。 = segm.sum()。