EvaluateSegmentation 项目推荐
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ev/EvaluateSegmentation 1. 项目基础介绍和主要编程语言
EvaluateSegmentation 是一个用于评估图像分割质量的开源项目。该项目基于 ITK（Insight Segmentation and Registration Toolkit） 库开发，主要使用 C++ 编程语言。ITK 是一个广泛应用于医学图像处理和分析的库，提供了丰富的图像处理功能。
2. 项目核心功能
EvaluateSegmentation 的核心功能是对比两个体积数据（测试分割和真实分割），并使用 22 种不同的度量标准来评估分割的质量。这些度量标准是通过对医学图像分割中使用的度量标准进行全面研究后选择的。具体功能包括：
- 相似性度量：如 Dice 系数、Jaccard 系数、ROC 曲线下面积等。
- 统计度量：如 Cohen Kappa、Rand 指数、调整 Rand 指数等。
- 距离度量：如 Hausdorff 距离、平均 Hausdorff 距离、平衡平均 Hausdorff 距离等。
- 体积度量：如体积相似性系数、分割体积、参考体积等。
3. 项目最近更新的功能
EvaluateSegmentation 项目最近更新的功能包括：
- 新增度量标准：引入了一些新的度量标准，如平衡平均 Hausdorff 距离（bAVD），该度量标准在 2021 年发表的文章中提出，用于更准确地评估分割性能。
- 支持更多图像格式：基于 ITK 库的支持，项目现在可以处理更多 2D/3D 图像格式，如 NIfTI（.nii）、MetaImage（.mha）等。
- 优化性能：通过引入流式处理（streaming）技术，项目能够更高效地处理大型图像数据，同时提供了不使用流式处理的选项，以适应不同大小的图像。
- 参数化度量选择：用户现在可以通过参数化选项选择特定的度量标准进行计算，并可以为某些度量标准（如 Hausdorff 距离和 F-Measure）设置参数，以满足不同的评估需求。
通过这些更新，EvaluateSegmentation 项目在图像分割质量评估方面提供了更全面、更灵活的解决方案，适用于医学图像处理领域的研究人员和开发者。