18、分割级别的手动排名分析

分割级别的手动排名分析

1 引言

医学图像分割是医学图像分析中的一个关键任务，广泛应用于放射学、病理学等领域。分割的准确性直接影响到后续的诊断和治疗方案。为了评估不同分割算法的性能，通常需要引入评估指标，如Dice系数、Hausdorff距离等。然而，这些自动评估指标有时并不能完全反映分割结果的真实质量。因此，手动排名作为一种补充手段，显得尤为重要。本文将详细介绍分割级别的手动排名分析，探讨其在医学图像分割评估中的作用及其局限性。

2 分割结果的手动评估流程

手动评估流程通常由专业的放射科医生完成，他们会根据分割结果的质量进行评分或排名。以下是具体的评估流程：

1. 数据准备 ：从解剖学2基准参与者算法的输出中挑选483个分割结果。这些分割结果对应于六个器官/结构，分别是肝脏、胰腺、膀胱、主动脉、左肺和右肾。这些结构由医学专家选定，以覆盖不同的大小、形状和边界复杂性。

2. 分割选择 ：这些分割结果来自110个不同的体积，每个体积代表一个医学案例。不同体积（医学案例）由不同数量的算法进行分割。这意味着对于某些体积，有七个分割可供使用，但对于其他体积，分割的数量少于七个。对于排名分析，只考虑至少有三个分割可用的体积。这些体积只有92个。