Метрики для оценки сегментации трёхмерных медицинских изображений: анализ, выбор и инструмент

Введение: Сегментация медицинских изображений — важный этап обработки изображений. Сравнение изображений для оценки качества сегментации является неотъемлемой частью измерения прогресса в этой области исследований. Среди проблем оценки медицинской сегментации — выбор метрики, использование в литературе нескольких определений одних и тех же метрик, неэффективная реализация расчёта метрик, затрудняющая работу с большими объёмами данных, а также отсутствие поддержки нечёткой сегментации в существующих метриках.

Результаты: Сначала представлен обзор 20 метрик оценки, отобранных на основе всестороннего анализа литературы. Для нечёткой сегментации, в которой для каждого вокселя задаётся степень принадлежности к нескольким классам, приведены нечёткие определения всех метрик. Обсуждаются свойства метрик, чтобы помочь в выборе подходящих показателей оценки. Наконец, предложен эффективный инструмент оценки, реализующий 20 отобранных метрик. Инструмент оптимизирован по скорости и требуемому объёму памяти и эффективно работает даже при крайне больших размерах изображений, как при сегментации всего объёма МРТ или КТ всего тела. Реализация инструмента доступна как проект с открытым исходным кодом.

Выводы: Предложен эффективный инструмент для оценки сегментации трёхмерных медицинских изображений с использованием 20 метрик оценки; также приведены рекомендации по выбору подмножества этих метрик, подходящего для данных и задачи сегментации.