画像セグメンテーションにおける評価指標として

Accuracy、Jaccard係数、Dice係数、Simpson係数などがありますが

ここではDice係数を用いてX線画像とそのラベル画像の学習と推定を行います

4行の上が元画像、下が推定のラベル画像になっています

jaccard(A, B) = |A∩B| / |A∪B| = |A∩B| / (|A| + |B| - |A∩B|)

Dice(A, B) = 2|A∩B| / (|A| + |B|)

def Jaccard_coef(y_true, y_pred):
    y_true = K.flatten(y_true)
    y_pred = K.flatten(y_pred)
    intersection = K.sum(y_true * y_pred)
    and_col = (K.sum(y_true) + K.sum(y_pred) - K.sum(y_true * y_pred) + 1)
    return intersection / and_col

def dice_coef(y_true, y_pred):   # coefficient:係数
    y_true = K.flatten(y_true)   # 1次元に引き延ばす
    y_pred = K.flatten(y_pred)
    intersection = K.sum(y_true * y_pred)   # intersection:交わり、交差、共通部分
    return 2.0 * intersection / (K.sum(y_true) + K.sum(y_pred) + 1)

Dice

Jaccard係数