醫學影像分割常用評價標準

07-27

醫學影像分割常用評價標準

4 人贊了文章

由於馬上要開始做肝臟和肝臟腫瘤分割，因此借這個機會分享一下看到的論文中常用的評價標準，在下面的公式中，AB分別代表金標準和預測結果

以上圖為例進行說明

Dice係數： $frac{2(Acap B)}{A + B}$ (關於dice係數經常還會看到dice per case和dice global)

Jaccard（傑卡德係數）： $frac{(Acap B)}{Acup B}$

VOE（體素重疊誤差 Volumetric Overlap Error）： $1-frac{(Acap B)}{Acup B}$

RVD（體素相對誤差 Relative Volume Difference，也稱為VD）： $frac{|B|-|A|}{|A|}$ （可正可負）

FNR（欠分割率 False negative rate）： $frac{FN}{Acup B}$

FPR（過分割率 False positive rate）： $frac{FP}{Acup B}$

ASD（對稱位置的平均表面距離 Average Symmetric Surface Distance，也被稱為ASSD、AvgD）：

$frac{1}{S(A)+S(B)}(sumlimits_{s_{A}in S(A)} d(s_{A}, S(B))+sumlimits_{s_{B}in S(B)} d(s_{B},S(A)))$

其中S（A）代表A集合中的表面體素d（v， S(A)）表示任意體素到S（A）的最短距離

MSD（對稱位置的最大表面距離Maximum Symmetric Surface Distance，也稱為MSSD、MaxD，和ASD的概念類似，中文名字也被稱為豪斯多夫距離）：

$max(maxlimits_{s_{A}, S(B)}(d(s_{A}in S(A))), maxlimits_{s_{B}in S(B)}(d(s_{B}in S(B))))$

這一點可能有點難以理解，為了確保正確，把原圖貼出來供大家參考

RMSD（對稱位置表面距離的均方根Root Mean Square symmetric Surface Distance）：

$sqrt{frac{sumlimits_{s_{A}in S(A)} d(s_{A}, S(B))^2+sumlimits_{s_{B}in S(B)} d(s_{B},S(A))^2}{S(A)+S(B)}}$

其中比較看重的就是Dice係數，或者說Jaccard係數，有些深度學習的文章還根據這兩個評價指標分別提出了Dice loss和Jaccard distance loss來處理網路訓練過程中遇到的前景像素和背景像素不均衡的問題。