Evaluation metrics for bone segmentation in ultrasound
Notice bibliographique
Résumé
Tracked ultrasound is a safe alternative to X-ray for imaging bones. The interpretation of bony structures is challenging as ultrasound has no specific intensity characteristic of bones. Several image segmentation algorithms have been devised to identify bony structures. We propose an open-source framework that would aid in the development and comparison of such algorithms by quantitatively measuring segmentation performance in the ultrasound images. True-positive and false-negative metrics used in the framework quantify algorithm performance based on correctly segmented bone and correctly segmented boneless regions. Ground-truth for these metrics are defined manually and along with the corresponding automatically segmented image are used for the performance analysis. Manually created ground truth tests were generated to verify the accuracy of the analysis. Further evaluation metrics for determining average performance per slide and standard deviation are considered. The metrics provide a means of evaluating accuracy of frames along the length of a volume. This would aid in assessing the accuracy of the volume itself and the approach to image acquisition (positioning and frequency of frame). The framework was implemented as an open-source module of the 3D Slicer platform. The ground truth tests verified that the framework correctly calculates the implemented metrics. The developed framework provides a convenient way to evaluate bone segmentation algorithms. The implementation fits in a widely used application for segmentation algorithm prototyping. Future algorithm development will benefit by monitoring the effects of adjustments to an algorithm in a standard evaluation framework.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».