Как рассчитать показатели оценки AvgD, RMSD, VOE и VD для результатов сегментации?

Question

Я делаю сегментацию медицинских изображений и работаю с трехмерными изображениями, и у меня есть два изображения, одно из которых представляет собой основную правду (gt), а одно - результаты прогнозирования сегментации (segm), мне нужно вычислить две другие метрики

• среднее абсолютное расстояние от поверхности (AvgD) в мм,
• среднее среднеквадратичное расстояние (RMSD) в мм,
• ошибка объемного перекрытия (VOE) в процентах,
• Относительная разность объемов (VD) в процентах.

, где R равно gt, а S равно segm. В питоне пересечение может быть рассчитано np.logical_and(segm, gt). Но я понятия не имею, как можно рассчитать эти четыре показателя оценки. Ваша помощь очень ценится.

Answer 1

Предполагая, что segm и gt являются двоичными ndarrays, вы можете вычислить VOE и VD:

voe = 100 * (1. - np.logical_and(segm, gt).sum() / float(np.logical_or(segm, gt)))
vd = 100 * (segm.sum() - gt.sum()) / float(gt.sum())

Обратите внимание, что вы можете использовать .sum() двоичной маски для вычисления ее "размера", то есть | S | = segm.sum().