医学影像组学特征值(Radiomics Features)提取

作者在AI+医学影像方向工作近三年,负责医学标注工具和影像组学特征值提取软件实现,基于这些发表5篇高分文章。介绍了医学标注工具3D Slicer,用其添加ROI用于后续计算,还提及可用pyradiomics对勾画的ROI进行特征值提取。

在AI+医学影像方向工作近三年,主要负责医学标注工具和影像组学(Radiomics)特征值提取软件的实现。

基于这些工具软件发表了5篇高分(IF>5)文章,下面逐一做个总结和整合,以更好地开展工作。

1.医学标注工具软件

   3D Slicer是一款非常成熟的医学影像处理平台软件,它集成了非常多实用的工具,我们一般使用segmentation editor做为添加ROI的方法,并将该ROI导出后,用于后续影像组学的计算。

2.radiomics 计算

对于上面第一步勾画的ROI,可以使用pyradiomics进行特征值提取计算。具体实现,后文会介绍。

总结:目前计算影像组学的步骤如下:

### 影像组学特征提取方法及工具 #### 方法概述 影像组学是一种通过高通量技术从医学影像提取大量定量特征的方法,这些特征能够反映肿瘤的空间异质性和其他生物特性[^1]。具体来说,影像组学特征提取过程通常分为以下几个阶段: 1. **影像数据获取** 获取高质量的医学影像数据是整个流程的基础。常见的影像模式包括CT、MRI和PET等[^3]。 2. **感兴趣区域(ROI/VOI)分割** 使用手动、半自动或全自动算法对目标区域进行精确分割。这是后续特征提取的关键步骤之一[^2]。 3. **特征提取** 提取的特征主要包括形状特征、强度统计特征以及纹理特征。其中,灰度共生矩阵(GLCM)、灰度游程矩阵(GLRLM)和小波变换常用于描述图像中的空间关系和频率分布[^2]。 4. **特征降维与选择** 鉴于原始特征数量庞大且可能存在冗余,因此需要采用主成分分析(PCA)、LASSO回归或其他机器习方法来筛选最具代表性的特征集合[^1]。 5. **建模与验证** 利用选定的特征构建预测模型,并评估其性能指标如AUC值、敏感性、特异性等。常用的分类器有支持向量机(SVM)、随机森林(RF)和深度神经网络(DNN)等。 #### 工具推荐 目前存在多种开源软件包可以帮助研究人员完成上述任务,以下是几个主流选项及其特点说明: - **PyRadiomics**: 这是一个基于Python开发的强大库,专为标准化影像组学特征计算设计。它不仅兼容DICOM标准还支持NIfTI/NRRD等多种文件格式输入输出操作。 下面展示如何利用该框架执行简单的特征提取工作: ```python from radiomics import featureextractor extractor = featureextractor.RadiomicsFeatureExtractor() result = extractor.execute('path_to_image.nrrd', 'path_to_mask.nrrd') for key, value in result.items(): print(f"{key}: {value}") ``` - **ITK-SNAP & 3D Slicer**: 虽然它们主要定位于交互式的三维可视化平台,但也提供了插件扩展功能实现自动化批量处理需求[^2]。 - **MATLAB Image Processing Toolbox**: 对熟悉Matlab环境的人来说非常友好,内置丰富的函数可以直接调用来生成所需的各类统计量或者频谱参数表征对象内部结构信息[^2]。 综上所述,在实际应用过程中可以根据项目具体情况灵活选用合适的解决方案合起来共同发挥作用最大化研究价值所在! 问题
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