表面距离

发布于 2024-11-04 23:58:12 字数 47 浏览 1 评论 0原文

我真的很困惑,我在网上找不到任何关于表面距离的有用信息,它是什么以及如何计算它。

I'm really stuck and i can't find any thing helpful in the net about surface distance, what is it and how can i calculate it.

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评论(2

不打扰别人 2024-11-11 23:58:12

我猜这里的问题涉及地球表面两点之间的距离。如果两点靠得很近,您可以将地球视为平坦并使用毕达哥拉斯定理:

http:// /www.purplemath.com/modules/distform.htm

如果它们相距较远,您需要考虑地球是球形的事实。在这种情况下,沿着地球表面的两点之间的距离是“大圆”距离:

http://www.movable-type.co.uk/scripts/latlong.html

这两种方法都不包括当地拓扑(山丘)、障碍物(如河流)或限制车辆的影响路线网络(公路、铁路),所有这些都使计算变得复杂。

如果您尝试实现这些算法,请确保您了解海里和法定英里之间的区别,否则您的解决方案将是错误的。

I'm guessing the problem here involves distance between two points on the surface of the earth. If the two points are close together you can treat the earth as flat and use the Pythagorean Theorem:

http://www.purplemath.com/modules/distform.htm

If they're further apart you need to consider the fact that the earth is spherical. The distance between two points in this case along the surface of the earth is the "great circle" distance:

http://www.movable-type.co.uk/scripts/latlong.html

Neither of these methods include the influence of local topology (hills), obstacles (like rivers), or vehicles restricted to a network of routes (roads, railways), all of which complicate the calculations.

Make sure you understand the difference between Nautical Miles and Statute Miles if you try to implement these algorithms, or your solution will be wrong.

深海蓝天 2024-11-11 23:58:12

基于表面距离的指标(默认为间距)

  • 豪斯多夫距离
  • 豪斯多夫距离 95% 百分位数
  • 平均值(平均值) ) 表面距离
  • 中值表面距离
  • 标准表面距离

注意:这些度量是对称,这意味着从 A 到 B 的距离与从 B 到 A 的距离相同

。分割体积 (A) 的每个轮廓体素,与参考体积 (B) 的最近轮廓体素的欧几里得距离被计算并存储为 list1。还对参考体积 (B) 的轮廓体素执行此计算,存储为 list2list1list2 合并得到 list3

  • 豪斯多夫距离list3的最大值。
  • 豪斯多夫距离 95% 百分位list3 的 95% 百分位。
  • 平均表面距离list3的平均值。
  • 中值表面距离list3的中值。
  • Std surface distancelist3 的标准偏差。

参考文献:

  1. Heimann T、Ginneken B、Styner MA 等人。 CT 数据集肝脏分割方法的比较和评估。 IEEE 医学成像汇刊。 2009;28(8):1251–1265。
  2. Yeghiazaryan、Varduhi 和 Irina D. Voiculescu。 “用于评估医学图像分割的边界重叠度量系列。”医学影像杂志 5.1 (2018):015006。Ruskó
  3. 、László、György Bekes 和 Márta Fidrich。 “从多相和单相对比增强 CT 图像中自动分割肝脏。”医学图像分析 13.6 (2009): 871-882。

seg-metrics 是一个简单的包,用于计算 <医疗图像分割(后缀为.mhd.mha.nii.nii.gz的图像.nrrd),并将它们写入 csv 文件。

Surface Distance based metrics (with spacing as default)

  • Hausdorff distance
  • Hausdorff distance 95% percentile
  • Mean (Average) surface distance
  • Median surface distance
  • Std surface distance

Note: These metrics are symmetric, which means the distance from A to B is the same as the distance from B to A.

For each contour voxel of the segmented volume (A), the Euclidean distance from the closest contour voxel of the reference volume (B) is computed and stored as list1. This computation is also performed for the contour voxels of the reference volume (B), stored as list2. list1 and list2 are merged to get list3.

  • Hausdorff distance is the maximum value of list3.
  • Hausdorff distance 95% percentile is the 95% percentile of list3.
  • Mean (Average) surface distance is the mean value of list3.
  • Median surface distance is the median value of list3.
  • Std surface distance is the standard deviation of list3.

References:

  1. Heimann T, Ginneken B, Styner MA, et al. Comparison and Evaluation of Methods for Liver Segmentation From CT Datasets. IEEE Transactions on Medical Imaging. 2009;28(8):1251–1265.
  2. Yeghiazaryan, Varduhi, and Irina D. Voiculescu. "Family of boundary overlap metrics for the evaluation of medical image segmentation." Journal of Medical Imaging 5.1 (2018): 015006.
  3. Ruskó, László, György Bekes, and Márta Fidrich. "Automatic segmentation of the liver from multi-and single-phase contrast-enhanced CT images." Medical Image Analysis 13.6 (2009): 871-882.

seg-metrics is a simple package to compute different metrics for Medical image segmentation(images with suffix .mhd, .mha, .nii, .nii.gz or .nrrd), and write them to csv file.

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