画像の比較

Python による生体医療画像解析

Stephen Bailey

Instructor

画像の比較

両画像と重ね合わせ

要約指標

目標：2つの画像間の類似度指標を定義する。

コスト関数は最小化する指標を生成します。

目的関数は最大化する指標を生成します。

平均絶対誤差

import imageio.v2 as imageio
import numpy as np
i1=imageio.imread('OAS1035-v1.dcm')
i2=imageio.imread('OAS1035-v2.dcm')

err = i1 - i2

plt.imshow(err)

マスク誤差

abs_err = np.abs(err)
plt.imshow(abs_err)

mae = np.mean(abs_err)
mae

29.8570

マスク絶対誤差

平均絶対誤差

目標：コスト関数を最小化する

# Improve im1 alignment to im2
xfm=ndi.shift(im1, shift=(-8, -8))
xfm=ndi.rotate(xfm, -18,
                 reshape=False)

# Calculate cost
abs_err = np.abs(im1 - im2)
mean_abs_err = np.mean(abs_err)

mean_abs_err

13.0376

調整後のオーバーレイ

和集合に対する交差（IOU）

$$ IOU = \frac{I_1 \cap I_2 }{I_1 \cup I_2}$$

mask1 = im1 > 0
mask2 = im2 > 0

intsxn = mask1 & mask2
plt.imshow(intsxn)

マスクの交差

union = mask1 | mask2
plt.imshow(union)

iou = intsxn.sum() / union.sum()
iou

0.68392

マスクの和集合

練習しましょう！

Python による生体医療画像解析