セグメンテーションアルゴリズムのパフォーマンスを評価するにはどうすればよいですか？

私は現在、肝臓腫瘍セグメンテーションのプロジェクトに参加しています。成長領域を使用して肝臓をセグメント化し、結果の精度を評価する必要があります。Tanimoto Coefficient、Correlationなど、領域拡張アルゴリズムのセグメンテーションの精度を評価するための特定のメトリックがあることを最近知りました。しかし、それらをMatlabに実装する方法がわかりません。/programming/9553204/tanimoto-coefficient-using-matlabをチェックしてください

image-processing image-registration segmentation

— ゴマティ
ソース

これらのペーパーは役立つかもしれません：画像セグメンテーションアルゴリズムを評価するためのフレームワークまたは比較インデックス：画像セグメンテーションの精度を評価するためのツール

— Emre

これまでに行った作業について詳しく説明する必要があります。同じトピックに関する他の質問を参照することは問題ありませんが、人々は質問のコンテキストについて合理的な考えを持つ必要があります。

— Dipan Mehta 2012

実際、私は領域成長アプローチをセグメンテーションに使用し、肝臓領域を抽出しました。Tanimoto Coefficient、Correlationなど、領域拡張アルゴリズムのセグメンテーションの精度を評価するための特定のメトリックがあることを最近知りました。しかし、それらをMatlabに実装する方法がわかりません。stackoverflow.com/questions/9553204/をチェックしてください…親切に私を案内してください。

— Gomathi

だからあなたはあなたがあなたが私たちを信じるように導くよりも遠くにいる。アルゴリズムのどの部分を実装するのが難しいですか？

— Emre

@Emre：谷本係数。Matlabに実装する方法がわかりません。誰かが私に、正しい結果を得るためには、いくつかのループが必要だと言った。しかし、Matlabと画像処理は初めてです。それが実装できない理由です。親切に案内してもらえますか？

— Gomathi

あなたが谷本係数だけに取り組んでいることを考えれば、私はさまざまな異なるアプローチで一般的な答えを出すのではなく、より具体的にしようとしています。

谷本係数の基本的な表記は次のとおりです。

T (A, B) = \frac{N_{A B}}{N_{A} + N_{B} - N_{A B}}

$T(A,B) = { N_{AB} \over N_A + N_B - N_{AB} }$

$T$ $A$ $B$

$N$ $N_{AB}$

この測定では、AにもBにも該当しないすべてのピクセルは計算されません。ピクセルのみ。

また、両方の画像は同じ解像度でなければならず、セグメント化されたオブジェクトの位置が同じでなければなりません。そうでない場合、セグメンテーション形状が正しい場合でも、結果として生じるオーバーラップは正しくない可能性があります。

私はあなたのMATLABコードには入りませんが、これは次のような擬似コードです。

Initialize N_A, N_B, N_AB;
for( all pixels @ x,y) 
{
   if(image_A[x][y] == SEGMENT_CLASS_PIXEL) 
    N_A += 1;

   if(image_B[x][y] == SEGMENT_CLASS_PIXEL) 
    N_A += 1;

   if(image_A[x][y] == SEGMENT_CLASS_PIXEL 
      && image_B[x][y] == SEGMENT_CLASS_PIXEL) 
    N_AB += 1;

}

T = N_AB / (N_A + N_B - N_AB);

— ディパン・メタ
ソース

どうもありがとうございました。私は今それについて良い考えを得ました。実装してみます。再度、感謝します。

— Gomathi