从零开始传统组学之肝脏CT影像组学笔记

传统步骤分析组学

影像组学世界
分享八个各有优势的 DICOM 图像阅读和科研处理软件

影像组学运用中的常用工具与方法

多种影像成像模式,如DR、CT、MRI 和超声检查

放射组学常用到的一些工具(软件)_特征提取工具texrad-优快云博客

10款影像组学开源软件汇总对比 - 影像组学科研世界 | 国内第一个影像组学论坛 (radiomicsworld.com)

工具选择

3D-slicer 可以实现基于边缘检测的半自动分割方法,其可以配置radiomics 插件提取影像组学特征;

radiomics是PyRadiomics 的插件,PyRadiomics 软件是一种开源的基于Python语言包的工具,是由哈佛大学开发的Radiomics 平台(http: / /www.radiomics.io)中提供的影像组学特征提取工具,其常用于三维图像的影像组学的特征提取,包括三维图像的纹理特征,以及LoG 滤波和小波变换的特征。

如果要实现自动化提取,可以用Python语言调用PyRadiomics三方包实现;

但是本任务需要自己勾画感兴趣区域,所以先从勾画区域开始

3D-slicer

B站教学视频

Nvidia AIAA 自动勾画工具用不了,哭泣
使用3D-slicer软件自动勾画肝脏轮廓、分割肿瘤
学习手动勾画
新手3dslicer手动肝脏切割及体积测量(详细图文)

【影像组学】用3Dslicer或Python提取影像组学特征_3d-slicer提取影像组学特征-优快云博客

pyradiomics特征

提取出特征自己保存在表格中
使用pyradiomics库对dcm图像进行特征提取_pyradiomics特征提取-优快云博客
在这里插入图片描述

firstorder、glcm、gldm、glrim、glszm、ngtdm、shape3D、shape2D
官方解释
Radiomic Features — pyradiomics v3.1.0rc2.post5+g6a761c4 documentation
下面是特征的简要解释

firstorder 一阶统计特征

特征类型
10Percentile 特征值的百分之10的值
90Percentile 特征值得百分之90的值
Energy 能量
Entropy
InterquartileRange 四分位距离
Kurtosis 峰度。是图像 ROI 中值分布的“峰值”的量度
Maximum 最大特征值
Mean 均值
MeanAbsoluteDeviation (MAD)平均绝对误差
Median 中位数
Minimum 最小特征值
Range 灰度值范围
RobustMeanAbsoluteDeviation (rMAD) 鲁棒平均绝对偏差
RootMeanSquared (RMS)均方根误差
Skewness 偏度。测量值的分布关于平均值的不对称性
StandardDeviation 标准差。测量平均值的变化或离散量,默认不启用,因为与方差相关
Total Energy 总能量
Uniformity 均匀度。是每个强度值的平方和
Variance 方差。是每个强度值与平均值的平方距离的平均值

glcm灰度共生矩阵特征

Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) Features灰度共生矩阵特征(共24个)

特征类型
Autocorrelation 自相关。是纹理细度和粗糙度大小的量度
ClusterProminence 集群显著性。衡量 GLCM 偏度和不对称性的指标
ClusterShade 集群阴影。衡量 GLCM 偏度和均匀度的指标
ClusterTendency 集群趋势
Contrast 对比度
Correlation 相关性
DifferenceAverage 平均差
DifferenceEntropy 差分熵
DifferenceVariance 差异方差。是异质性的一种度量
Dissimilarity 差异性。已弃用
Id 逆差
Idm 逆差矩
Idmn 逆差分矩归一化
Idn 逆差分归一化
Imc1 相关性信息度量 (IMC) 1
Imc2 相关性信息度量 (IMC) 2
InverseVariance 逆方差
JointAverage 联合平均
JointEnergy 联合能量
JointEntropy 联合熵。是邻域强度值的随机性/可变性的度量
MaximumProbability 最大概率
MCC 最大相关系数
SumAverage 求和平均
SumEntropy 总熵
SumSquares 平方和

gldn灰度依赖矩阵

Gray Level Dependence Matrix (GLDM) Features 灰度依赖矩阵 (GLDM) 特征(共14个)

特征类型
DependenceEntropy 依赖熵
Dependenc
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