使用CNN进行ROI提取(优化代码篇)

本文介绍了一种使用CNN优化MRI图像中心室ROI提取的方法,相比于传统边缘检测和中心区域直接提取,优化后的代码简洁且效果更优。通过DICE指数评估,CNN检测的DICE指数为0.833,优于直接提取中心区域(0.757)和传统方法(0.728)。

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      昨天写了一个使用CNN检测MRI图片心室的感兴趣区域,输入为512*512,输出为100*100的ROI。在这里的检验指标我是用的是DICE Index,公式如下,其中A指自动分割区域,M是专家已经标记好的ground truth。因为此前是用传统方法进行ROI提取(主要是通过canny边缘检测和霍夫圆形检测),以及使用中心区域直接提取的方法,在这里一并进行比较。

                                                                     

      计算Dice指数时需要计算各个分割出的mask的对应坐标的像素值是否匹配,此前使用了两重for循环遍历像素点,感觉是又长又丑,真的是又长又丑,如图2所示: 

                                                    

      秉着简洁的原则,对代码进行了精简,添加了两个类,最后精简后的代码如下:

           

      这看着就舒服多了,其中ground_roi是提取出的ground truth类,grou

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