Görüntüleri karşılaştırma

Python ile Biyomedikal Görüntü Analizi

Stephen Bailey

Instructor

Görüntüleri karşılaştırma

her-iki-görüntü-ve-üst-üste

Özet metrikler

Amaç: iki görüntü arasındaki benzerlik için bir metrik tanımlamak.

Maliyet fonksiyonları minimize edilecek metrikler üretir.

Amaç fonksiyonları maksimize edilecek metrikler üretir.

Ortalama mutlak hata

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)

maske-hata

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

mae = np.mean(abs_err)
mae

29.8570

maske-mutlak-hata

Ortalama mutlak hata

Amaç: maliyet fonksiyonunu minimize etmek

# im1 hizalamasını im2'ye iyileştir
xfm=ndi.shift(im1, shift=(-8, -8))
xfm=ndi.rotate(xfm, -18,
                 reshape=False)

# Maliyeti hesapla
abs_err = np.abs(im1 - im2)
mean_abs_err = np.mean(abs_err)

mean_abs_err

13.0376

ayarlanmış-üst-üste

Birleşimin kesişimi

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

mask1 = im1 > 0
mask2 = im2 > 0

intsxn = mask1 & mask2
plt.imshow(intsxn)

maske-kesişim

union = mask1 | mask2
plt.imshow(union)

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

0.68392

maske-birleşim

Hadi pratik yapalım!

Python ile Biyomedikal Görüntü Analizi