consensus 函数 pylidc
时间: 2025-01-17 11:28:16 浏览: 40
### 关于 pylidc 库中 consensus 函数的文档和使用
#### 背景介绍
`pylidc` 是一个用于访问 Lung Image Database Consortium (LIDC) 数据集的 Python 接口。该数据集中包含了大量带有标注的肺部 CT 扫描图像,这些图像是由多位放射科医生独立评估并标记结节位置的结果。
#### Consensus 函数概述
`consensus` 函数旨在处理来自不同专家对于同一病变区域的不同意见。通过聚合多个读者的意见来形成一致性的结论,从而提高诊断准确性。此功能允许用户定义如何组合不同的读数以获得最终的一致性分割结果[^1]。
#### 参数说明
- `cids`: 结节 ID 列表,指定要计算共识的特定结节。
- `conf_thres`: 置信度阈值,默认为 0.5;只有当所有参与者的评分都超过这个阈值时才会被考虑进入共识过程。
- `diameter_thres`: 直径大小阈值,单位毫米,默认无限制;可以用来过滤掉那些尺寸过小或过大而不太可能成为真正病灶的对象。
- `volume_thres`: 容积阈值,单位立方厘米,默认也未设置上限;同样作用于排除异常体积的数据点。
- `pad`: 边界填充参数,在生成掩码之前应用到原始边界框上,确保不会因为裁剪造成重要特征丢失。
#### 使用实例
下面是一个简单的例子展示怎样调用 `consensus` 方法:
```python
import pylidc as pl
# 获取数据库连接对象
conn = pl.get_database_connection()
# 查询某个病人下的所有 nodules 并构建它们之间的交集作为输入给 consensus()
nodules = conn.query(pl.Nodule).filter_by(patient_id='some_patient_id').all()
nodule_ids = [n.id for n in nodules]
# 计算共识
mask, bounds = pl.consensus(nodule_ids=nodule_ids,
conf_thres=0.7,
diameter_thres=None,
volume_thres=None,
pad=[(0, 0), (0, 0)])
print(f"Consensus mask shape: {mask.shape}")
print(f"Bounding box coordinates:\n{bounds}")
```
上述代码片段展示了如何利用 `pylidc` 的 API 来获取患者体内所有已知结节的信息,并基于一定条件筛选后传入 `consensus()` 函数得到统一后的二值化掩膜以及包围盒坐标范围。
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