图像分割的质量得分
让您评估图像分割的质量分数，例如TP，FP，TN，FN，精度，灵敏度，精密度，MCC，骰子，杰卡德
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版权所有2019 N.荡清H.。电子邮件：thanh.dnh.cs@gmail.com
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请举出下列材料：
清，D. N. H.，等人。“血管分割方法视网膜眼底图像基于自适应主曲率和图像导算。”ISPRS - 在国际摄影档案，遥感和空间信息科学，第一卷。XLII-2 / W12，哥白尼有限公司，2019年5月，第211-18，DOI：10.5194 / ISPRS的存档-XLII-2-w12-211-2019。
清，荡N. H.，等人。“基于自适应阈值与颜色模型的规范化皮肤病灶分割方法皮肤镜图像。”2019第六届国际电气与电子工程师协会（ICEEE），IEEE，2019，DOI：10.1109 / iceee2019.2019.00030。
清，荡N. H.，等人。“自适应主曲率黑色素瘤皮肤癌检测方法基于，颜色规范化和特征提取与ABCD规则。”数字成像杂志，施普林格科学与商业媒体公司12月2019年，DOI的：10.1007 / s10278-019-00316-X。
如何使用：
启动两个图像：一个地面实况分割图像A和所获取的分割的图像B：
A = imread（ 'groundtruth.png'）;
B = imread（ 'segmented.png'）;
并调用函数 - EvaluateImageSegmentationScores：
[精确度，灵敏度，Fmeasure，精密，MCC，骰子，捷卡，Specitivity] = EvaluateImageSegmentationScores（A，B）
引用作为
清，D. N. H.，等人。“血管分割方法视网膜眼底图像基于自适应主曲率和图像导算。”ISPRS - 在国际摄影档案，遥感和空间信息科学，第一卷。XLII-2 / W12，哥白尼有限公司，2019年5月，第211-18，DOI：10.5194 / ISPRS的存档-XLII-2-w12-211-2019。
清，荡N. H.，等人。“基于自适应阈值与颜色模型的规范化皮肤病灶分割方法皮肤镜图像。”2019第六届国际电气与电子工程师协会（ICEEE），IEEE，2019，DOI：10.1109 / iceee2019.2019.00030。
清，荡N. H.，等人。“自适应主曲率黑色素瘤皮肤癌检测方法基于，颜色规范化和特征提取与ABCD规则。”数字成像杂志，施普林格科学与商业媒体公司12月2019年，DOI的：10.1007 / s10278-019-00316-X。
评论和评分（2）
更新
| 1.1.5 | 更新源 |
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| 1.1.4 | 更新源 |
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| 1.1.3 | 更新引文 |
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| 1.1.2 | 与此程序更新文件。 |
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| 1.1.1 | 错别字改正 |
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| 1.1.0 | 添加Specitivity得分。 |
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| 1.0.9 | 更新说明 |
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| 1.0.8 | 更新说明 |
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| 1.0.7 | 更新源代码 |
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| 1.0.6 | 更新源代码 |
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| 1.0.5 | 更新源 |
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| 1.0.4 | 更新源 |
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| 1.0.3 | 更新个人网站的链接 |
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| 1.0.2 | 更新说明 |
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| 1.0.1 | 修复描述 |
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