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文章目录
  1. 1. 图谱处理以及分割
  2. 2. 计算精度

### 获取灰度图像的ROI

  • 获取ROI之前需要需要数据对应的坐标,并存放到roi.txt文件夹中,并将roi.txtgetROI的代码可执行文件放到同意路径下,再执行程序便可以得到灰度图像的roi,原始灰度图像和和ROI图像对比如下:
  • 原始灰度图像:
    原始灰度图像

  • ROI图像:
    ROI图像

  • 将处理好的ROI图像放到分割代码的training文件夹中,注意命名方式,序号从0开始。

    图谱处理以及分割

  • 使用3dseg软件对图谱进行处理,将目标器官分割出来。
  • 注意:用软件对灰度图谱和二值图谱进行分割是,二者的尺寸和坐标要完全一致。
  • 分割完之后也放入training文件夹中,命名方式:灰度-avg.nrrd;二值-avg_mask.nrrd.
  • 接着开始分割,不过需要注意的是,分割数据和图谱都是ROI,并且需要每组分割数据的坐标存放在roi.txt文件中,roi.txt文件放到build中。分割代码的执行方式和之前一样,所不同的是会产生两个分割结果:ROI结果FINALLL.nrrd,通过坐标处理后的正常大小分割结果FINALLLL.nrrd(比前面多了一个L)
  • 分割时需要修改如下3个参数:

    bool TUMOR_CASE_USE_PA_EQUAL_ONE = true;   //true/false
    bool Use_Process_Ori_mask_9par = false;   //true/false
    double PAThreshold = 0.2;  //  0.2/0.9
    

排列组合有8中可能,所以需要分割8次,保存每次的分割结果,注意最终结果的命名,以便区分。

计算精度

  • 运行计算精度的代码时需要另外再下载 libann-dev,下载方式如下:

    sudo apt-get install libann-dev
    
  • 或者用synatic直接搜索下载。
  • 然后配置和编译好的计算精度的代码,执行时需要两个参数,批量执行的脚本如下:

    for((a=0;a<=20;a++))
    do
     ./EvaluateSegmentationResult seg-spleen/FINALLL-$a-0.2-ff.nrrd refer-spleen/label-roi-$a.nrrd
    done
    
  • 执行完之后会产生一个evaluation.txt文件,对比精度信息全部存在里面,如下图:
    evaluation.txt

  • JI表示程序分割与手动分割的数据重合率,值越大,说明效果越好,最大是100.
  • ASD表示程序分割与手动分割的数据的边缘距离,值越小,说明效果越好,结果最好是,值为0.

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