Làm cách nào để đánh giá hiệu suất của thuật toán phân đoạn?

Tôi hiện đang trong một dự án phân khúc khối u gan. Tôi đã phân khúc gan bằng cách sử dụng vùng đang phát triển và tôi phải đánh giá kết quả chính xác như thế nào. Gần đây tôi đã biết rằng có một số số liệu nhất định để đánh giá độ chính xác của phân khúc thuật toán đang phát triển theo vùng, như Tanimoto Coffic, Correlation, v.v. Nhưng tôi không biết cách triển khai chúng trong Matlab. Hãy xem /programming/9553204/tanimoto-coffect-USE-matlab

image-processing image-registration segmentation

— Gô-loa
nguồn

Các giấy tờ này có thể giúp: Khung đánh giá các thuật toán phân đoạn hình ảnh hoặc Chỉ số so sánh: Một công cụ để đánh giá độ chính xác của phân đoạn hình ảnh

— Emre

Bạn nên giải thích về những gì bạn đã làm cho đến nay. Bạn có thể tham khảo câu hỏi khác của mình trong cùng một chủ đề, nhưng mọi người nên có ý tưởng hợp lý về bối cảnh của câu hỏi.

— Dipan Mehta

Trên thực tế tôi đã sử dụng phương pháp phát triển vùng để phân khúc và trích xuất vùng gan. Gần đây tôi đã biết rằng có một số số liệu nhất định để đánh giá độ chính xác của phân đoạn thuật toán đang phát triển theo vùng, như Tanimoto Coffic, Correlation, v.v. Nhưng tôi không biết cách triển khai chúng trong Matlab. Kiểm tra stackoverflow.com/questions/9553204/ Hãy vui lòng hướng dẫn tôi.

— Gomathi

Vì vậy, bạn đã có xa hơn bạn dẫn chúng tôi tin tưởng. Phần nào của thuật toán bạn gặp khó khăn trong việc thực hiện?

— Emre

@Emre: Hệ số Tanimoto. Tôi không biết làm thế nào để thực hiện nó trong Matlab. Có người nói với tôi rằng để có kết quả chính xác, nó liên quan đến một số vòng lặp. Nhưng, mới đối với Matlab và xử lý hình ảnh. Đó là lý do tại sao không thể thực hiện nó. Bạn có thể vui lòng hướng dẫn cho tôi?

— Gomathi

Cho rằng bạn chỉ làm việc trên Tanimoto Coffic, tôi đang cố gắng cụ thể hơn thay vì đưa ra câu trả lời chung chung với nhiều cách tiếp cận khác nhau.

Ký hiệu cơ bản của Hệ số Tanimoto như sau:

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

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

Trong đó là kết quả mong muốn, trên hình ảnh và $T$ $A$ $B$

Trong biện pháp này, chúng tôi xác định các pixel thuộc về một phân khúc nhất định, tức là pixel đó là phân khúc hoặc là nền. đề cập đến số pixel được phân loại là pixel phân đoạn trong hình ảnh tương ứng. Và đề cập đến số pixel được phân loại là pixel phân đoạn trong cả hai hình ảnh.
$N$ $N_{AB}$

Trong phép đo này, tất cả các pixel đủ điều kiện là không tính cả A và B; chỉ các pixel.

Ngoài ra, cả hai hình ảnh phải có cùng độ phân giải và phải có vị trí giống hệt nhau cho các đối tượng được phân đoạn khác ngay cả khi hình dạng phân đoạn là đúng, sự trùng lặp kết quả có thể không đúng.

Tôi không nhận được mã MATLAB của bạn, nhưng đây là mã giả trông như thế.

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);

— Mehan
nguồn

Cảm ơn ông rất nhiều. Tôi có một ý tưởng tốt về nó bây giờ. Tôi sẽ cố gắng thực hiện nó. Cảm ơn, một lần nữa.

— Gomathi