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我想计算 2 个二进制对象之间的表面距离度量，也就是肝肿瘤的分割。我正在寻找计算：

  • 平均对称表面距离
  • 均方根对称距离
  • 豪斯多夫距离（也称为最大对称距离）

我找到了两个可以帮助我计算这些指标的库，但是我得到的结果相互矛盾，所以我很困惑它们是如何工作的。

这是我的 Simple ITK 和 MedPy 代码。

from medpy import metric
import pandas as pd
import SimpleITK as sitk
import numpy as np
reference_segmentation = sitk.ReadImage('tumorSegm', sitk.sitkUInt8)
segmentation = sitk.ReadImage('tumorSegm2',sitk.sitkUInt8)
class SurfaceDistanceMeasuresITK(Enum):
    hausdorff_distance, max_surface_distance, avg_surface_distance, median_surface_distance, std_surface_distance = range(5)

class MedpyMetricDists(Enum):
    hausdorff_distance, avg_surface_distance, avg_symmetric_surface_distance = range(3)


  surface_distance_results = np.zeros((1,len(SurfaceDistanceMeasuresITK.__members__.items())))
surface_dists_Medpy = np.zeros((1,len(MedpyMetricDists.__members__.items())))
segmented_surface = sitk.LabelContour(segmentation)

# init signed mauerer distance as reference metrics
reference_distance_map = sitk.Abs(sitk.SignedMaurerDistanceMap(reference_segmentation, squaredDistance=False, useImageSpacing=True))

label_intensity_statistics_filter = sitk.LabelIntensityStatisticsImageFilter()
label_intensity_statistics_filter.Execute(segmented_surface, reference_distance_map)

hausdorff_distance_filter = sitk.HausdorffDistanceImageFilter()
hausdorff_distance_filter.Execute(reference_segmentation, segmentation)

surface_distance_results[0,SurfaceDistanceMeasuresITK.hausdorff_distance.value] = hausdorff_distance_filter.GetHausdorffDistance()
surface_distance_results[0,SurfaceDistanceMeasuresITK.max_surface_distance.value] = label_intensity_statistics_filter.GetMaximum(label)
surface_distance_results[0,SurfaceDistanceMeasuresITK.avg_surface_distance.value] = label_intensity_statistics_filter.GetMean(label)
surface_distance_results[0,SurfaceDistanceMeasuresITK.median_surface_distance.value] = label_intensity_statistics_filter.GetMedian(label)
surface_distance_results[0,SurfaceDistanceMeasuresITK.std_surface_distance.value] = label_intensity_statistics_filter.GetStandardDeviation(label)

surface_distance_results_df = pd.DataFrame(data=surface_distance_results, index = list(range(1)),
                              columns=[name for name, _ in SurfaceDistanceMeasuresITK.__members__.items()])

img_array = sitk.GetArrayFromImage(reference_segmentation)
seg_array = sitk.GetArrayFromImage(segmentation)
# reverse array in the order x, y, z
img_array_rev = np.flip(img_array,2)
seg_array_rev = np.flip(seg_array,2)
vxlspacing = segmentation.GetSpacing()

surface_dists_Medpy[0,MedpyMetricDists.hausdorff_distance.value] = metric.binary.hd(seg_array_rev,img_array_rev, voxelspacing=vxlspacing)
surface_dists_Medpy[0,MedpyMetricDists.avg_surface_distance.value] = metric.binary.asd(seg_array_rev,img_array_rev, voxelspacing=vxlspacing)
surface_dists_Medpy[0,MedpyMetricDists.avg_symmetric_surface_distance.value] = metric.binary.assd(seg_array_rev,img_array_rev, voxelspacing=vxlspacing)

surface_dists_Medpy_df = pd.DataFrame(data=surface_dists_Medpy, index = list(range(1)),
                              columns=[name for name, _ in MedpyMetricDists.__members__.items()])

  1. 乍一看，我不认为 SimpleITK 计算 对称距离。该库中的那些有任何实现吗？我怎样才能获得它们？

  2. MedPy 是一个可靠的库吗？我可以用它计算对称均方根吗？

  3. 用于计算表面距离度量的库的其他建议？
  4. 我应该计算 Mauerer 距离图的绝对值吗？我不确定它如何影响结果。 reference_distance_map = sitk.Abs(sitk.SignedMaurerDistanceMap(reference_segmentation, squaredDistance=False, useImageSpacing=True))
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2 回答 2

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@Roxanne

我在这里假设您对这个 SimpleITK 笔记本中计算的表面距离测量感到困惑？

答案的其余部分是指该代码。

均值/标准/中值/最大值不是对称的（豪斯多夫是）。

使用 SimpleITK，您可以通过计算分割的均值和标准差，然后计算参考来计算对称均值和标准差（代码为分割执行此操作，因此只需切换角色即可获得参考）。

现在您有了两个样本的均值和标准差。要获取样本的大小，只需调用：

label_intensity_statistics_filter.GetNumberOfPixels(label)

根据 n1,m1,s1, n2,m2,s2 的知识计算对称均值和标准差：

m = (n1*m1 + n2*m2)/(n1+n2)
s = np.sqrt((n1*(s1**2+(m1-m)**2) + n2*(s2**2+(m2-m)**2))/(n1+n2))

请注意，标准偏差的样本估计是有偏差的版本（类似于 numpy.std 的默认行为）。

如果您还有其他问题，请在ITK 讨论论坛发帖。

于 2017-11-14T20:25:44.303 回答
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有符号距离图不是对称的。豪斯多夫距离应该是。

对于网格比较，我过去使用过Metro。

对于 Maurer，正距离意味着外部，负距离意味着内部。如果你想计算分歧，你应该取绝对值。

于 2017-11-14T13:28:20.363 回答