論文の概要: MISeval: a Metric Library for Medical Image Segmentation Evaluation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.09395v1
• Date: Sun, 23 Jan 2022 23:06:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-25 14:32:08.685342
• Title: MISeval: a Metric Library for Medical Image Segmentation Evaluation
• Title（参考訳）: miseval: 医用画像分割評価のための計量ライブラリ
• Authors: Dominik M\"uller, Dennis Hartmann, Philip Meyer, Florian Auer, I\~naki Soto-Rey and Frank Kramer
• Abstract要約: Pythonには標準化され再現可能な評価のための普遍的なメートル法ライブラリがない。 医用画像評価のためのメトリクスライブラリMISevalを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4680035572775534
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Correct performance assessment is crucial for evaluating modern artificial intelligence algorithms in medicine like deep-learning based medical image segmentation models. However, there is no universal metric library in Python for standardized and reproducible evaluation. Thus, we propose our open-source publicly available Python package MISeval: a metric library for Medical Image Segmentation Evaluation. The implemented metrics can be intuitively used and easily integrated into any performance assessment pipeline. The package utilizes modern CI/CD strategies to ensure functionality and stability. MISeval is available from PyPI (miseval) and GitHub: https://github.com/frankkramer-lab/miseval.
• Abstract（参考訳）: 正しいパフォーマンス評価は、ディープラーニングベースの医療画像セグメンテーションモデルのような医学における現代の人工知能アルゴリズムを評価するのに不可欠である。 しかし、pythonに標準的かつ再現可能な評価のためのユニバーサルメトリックライブラリは存在しない。 そこで我々は,医療画像セグメンテーション評価のためのメトリクスライブラリであるmisevalをオープンソースとして公開した。 実装されたメトリクスは直感的に使用でき、パフォーマンス評価パイプラインに簡単に統合できます。 このパッケージは、機能と安定性を確保するためにモダンなci/cd戦略を使用している。 MISevalは、PyPI (miseval)とGitHubから入手できる。

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