MATLAB医学图像智能模型多维度量化评估系统发布

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，提供医学图像AI模型的综合评估方案。核心功能包括自动化性能指标计算（精确度、召回率、F1分数等）及图像扰动下的鲁棒性测试，助力模型优化与可靠性验证。

详 情 说 明

医学图像智能模型多维度量化评估系统

项目介绍

本项目是一个面向医学图像AI模型的综合性评估平台，旨在通过自动化计算、鲁棒性测试、可视化比对和统计分析，为研究人员和临床医生提供模型性能的客观、多维度的量化评估。系统支持CT、MRI、X光等多种模态的医学图像，适用于分类、分割等常见任务模型的质量评估与验证。

功能特性

• 性能指标计算：自动化计算精确度、召回率、F1分数、AUC-ROC曲线等常规指标，以及医学图像分割任务专用的Dice系数、豪斯多夫距离。
• 鲁棒性分析：支持对输入图像添加多种扰动（如噪声、模糊、旋转等），测试模型在非理想条件下的稳定性与泛化能力。
• 可视化比对：生成预测结果与金标准标注的叠加对比图，支持三维医学图像的分层可视化展示，便于直观分析差异。
• 统计报告生成：自动生成包含详细指标、可视化图表（如混淆矩阵、ROC曲线）以及模型优劣分析和改进建议的综合性评估报告（PDF格式）。
• 交互式分析：提供图形化界面，可动态调整分类阈值等参数，实时观察模型性能变化。

使用方法

1. 准备输入数据：确保已准备好医学图像数据（DICOM/NIfTI格式）、待评估模型的预测结果文件以及对应的金标准标注数据。
2. 运行评估系统：启动主程序，系统将引导用户选择数据路径、设置评估参数（如扰动类型、指标类型等）。
3. 查看与导出结果：评估完成后，系统将生成量化指标表格（Excel/CSV）、可视化报告（PDF）并在交互式界面中展示分析结果。用户可保存或进一步交互探索。

系统要求

• 操作系统：Windows 10/11 或 Linux（推荐Ubuntu 18.04+）
• MATLAB：版本 R2020a 或更高版本，需安装 Image Processing Toolbox、Statistics and Machine Learning Toolbox。
• 内存：建议不小于 8 GB，处理大型三维图像时推荐 16 GB 或以上。
• 磁盘空间：至少 1 GB 可用空间用于程序运行和临时文件。

文件说明

主入口文件集成了系统的核心功能流程，包括数据读取与格式校验、评估指标计算模块的调用、鲁棒性测试的流程控制、多种可视化结果的生成与整合，以及最终评估报告的组装与输出。它负责协调各子系统，为用户提供统一的评估入口和结果管理界面。