【问题标题】:Image Registration accuracy evaluation (Hausdroff distance) using SimpleITK without segmenting the image使用 SimpleITK 而不分割图像的图像配准精度评估(Hausdroff 距离)
【发布时间】:2017-03-19 08:17:08
【问题描述】:

我已经注册了两个图像,假设固定和移动都已注册。注册后我想测量重叠率等。

SimpleITK 具有重叠测量过滤器,并且要使用overlap_measures_filter.Execute(fixed,moving) 和hausdroff_measures_filter.Execute(),我们需要分割图像并且我们需要输入标签。但是仅使用阈值或连接组件过滤器很难分割图像。

现在的问题是,我们如何使用 SimpleITK 评估配准精度,仅使用固定图像和配准图像。(无需分割广告标记图像)

【问题讨论】:

    标签: python image itk elastix simpleitk


    【解决方案1】:

    如果我正确理解您的问题,您希望实现不可能:像分割图像一样测量 Hausdorff 距离,但不分割它,因为分割很困难。

    【讨论】:

    • 感谢您的回复。因此,没有其他方法可以在不进行分割的情况下评估配准精度。对? diff 图像对于多模式设置并不稳健。我担心的是,没有分割的注册是否有可能比分割后的注册效果更好?
    • 您可以使用灰度级进行注册。是否会更好取决于许多因素:分割的质量、注册形状的复杂性等。但即使不是更好,也可能足够接近。附:如果有帮助,请投票支持我的答案。
    • 非常感谢!非常抱歉,目前我没有 15 个声望,所以我无法投票。如果可能的话,请您将您的想法分享给我的另一个问题stackoverflow.com/questions/42943272/… 谢谢
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