SimpleITK：计算Dice系数和Hausdorff距离的方法

Dice系数和Hausdorff距离是医学图像处理中常用的评估指标，用于衡量两个二值化图像之间的相似度和形状差异。在SimpleITK库中，我们可以使用一些方法来计算这些指标。下面将介绍如何使用SimpleITK计算Dice系数和Hausdorff距离，并提供相应的源代码示例。

1. 计算Dice系数
   Dice系数是一种常用的衡量两个二值化图像之间相似度的指标，其计算公式为：

Dice = (2 * |A ∩ B|) / (|A| + |B|)

其中，A和B分别代表两个二值化图像的像素集合，|A|表示A的像素数量，|B|表示B的像素数量，|A ∩ B|表示A和B的交集像素数量。

在SimpleITK中，我们可以使用LabelOverlapMeasuresImageFilter类来计算Dice系数。下面是一个示例代码片段：

import SimpleITK as sitk

def calculate_dice_coefficient(imageA, imageB)</