DSC和HD医学图像分割评价指标

本文详细介绍了医学图像分割中常用的 Dice 相似系数(DSC)和 Hausdorff_95(95%HD)指标,包括它们的计算方法及在度量闭合区域相似性和集合间距离的应用。通过medpy包实现,适合理解与优化医疗影像处理算法的性能。

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DSC和HD医学图像分割评价指标

1. Dice相似系数(DSC)

DSC(Dice Similarity Cofficient) 用于度量两个集合的相似度,取值范围为[0,1],值越大,表示两个集合越相似。常用在計算闭合区域的相似性。

在这里插入图片描述
计算可调用medpy包
dice = medpy.metric.binary.dc(pred, gt)

*注意:Dice Loss= 1-Dice系数

2. Hausdorff_95 (95% HD)

豪斯多夫距离,计算两个集合之间的距离,值越小,代表两个集合的相似度越高。

计算可调用medpy包
hd95 = medpymetric.binary.hd95(pred, gt)

若需要计算多通道图像之间的HD和DSC,可分别计算各个通道的HD和DSC,然后求平均值。
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