影像组学评分运算公式 Python

于 2023-09-20 17:59:56 发布
阅读量773 收藏 2
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： python 算法 人工智能 Python
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/pytorchCode/article/details/133091881
Python 专栏收录该内容
208 篇文章 ¥39.90 ¥99.00
订阅专栏
本文介绍了如何使用Python编写影像组学评分运算公式。通过定义特征与权重，结合影像数据，计算患者的影像组学评分。示例代码展示了如何根据特征值和权重计算最终评分，为医学诊断和治疗提供定量评估。

影像组学是一种利用医学影像数据进行定量分析和预测的方法，它在医学诊断和治疗中具有广泛的应用。影像组学评分是影像学专家根据一系列特征对患者影像进行定量评估的结果。本文将介绍如何使用Python编写一个简单的影像组学评分运算公式，并提供相应的源代码。

首先，我们需要定义评分的特征。假设我们的评分包括三个特征：A、B和C。每个特征都有一个对应的权重，用于计算最终的评分。我们可以使用一个字典来存储特征和权重的对应关系。

weights = {
   
   'A': 0.4, 'B': 0.3, 'C': 0.3
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
影像组学评分运算公式 Python 实现
BUG？不存在的！
05-07 2149
总之，影像组学评分是一种重要的肿瘤个体化定量分析方法，可以实现更准确、更可靠的肿瘤评估和治疗方案选择。使用 Python 实现影像组学评分的运算公式，不仅简单高效，而且还可以与其他 Python 库进行无缝衔接，实现更为复杂的分析和模型操作。影像组学评分（radiomics score，rad-score）是一种基于医学影像数据的肿瘤个体化定量分析方法，可以帮助医生更准确地评估肿瘤的发展状态及治疗效果。本文将介绍如何使用 Python 实现影像组学评分的运算公式。影像组学评分运算公式 Python 实现。
影像组学标签（radiomic signature）、影像组学评分运算公式（rad-score）
热门推荐
data+scenario+science+insight
10-30 1万+
影像组学标签（radiomic signature）、影像组学评分运算公式（rad-score） 在医学领域，影像组学是一种利用数据特征化算法从医学图像中提取大量特征的方法。这些特征被称为影像组学特征，有可能揭示肉眼无法观察到的肿瘤模式和特征。影像组学的假设是疾病形态之间的影像学特征可能有助于预测各种癌症类型的预后和治疗反应，从而为个性化治疗提供有价值的信息。影像组学产生于影像组学和肿瘤学的医学领域，是这些领域中最先进的应用。然而，这项技术可以应用于任何可以成像病理过程的医学研究。 ..
python绘制影像组学训练集、测试集对应的ROC曲线以及瀑布图（rad-score 瀑布图）
data+scenario+science+insight
07-25 5394
python绘制影像组学训练集、测试集对应的ROC曲线以及瀑布图（rad-score 瀑布图） # 所有数据的瀑布图 tagets_all = df['label'] tagets_all = df.iloc[X_lasso.index]['label'] tagets_all.value_counts() # # plt.style.use('fivethirtyeight') plt.style.use('seaborn-notebook') # plt.style.use.
Python构建lassocv模型并输出Rad-score公式
data+scenario+science+insight
07-25 6445
Python构建lassocv模型并输出Rad-score公式 'signature = wavelet-HLH_glszm_GrayLevelVariance*-0.03068740097987764 + wavelet-HHL_glcm_Correlation*-0.08710971368430308 + wavelet-HHL_firstorder_Median*0.035165424725141704 + wavelet-HLL_gldm_LargeDependenceHighGrayLev.
python使用lassocv生成影像组学（radiomic）模型的系数表
data+scenario+science+insight
09-16 1333
python使用lassocv生成影像组学（radiomic）模型的系数表 目录 python使用lassocv生成影像组学（radiomic）模型的系数表 #lassocv模型构建 #生成特征系数表 #lassocv模型构建 # alpha spaces # However, if we increase α to a much higher value, we see that literally none of the features are being used # ie..
影像组学文章复现：ITHscore：通过多尺度放射学特征全面定量NSCLC肿瘤内异质性 ----小细胞肺癌肿瘤异质性评分
xxx
08-23 812
目的：通过计算机断层扫描（CT）图像量化非小细胞肺癌（NSCLC）的肿瘤内异质性（ITH）。 方法：整合局部辐射特征和全局像素分布模式，开发定量ITH测量-ITHscore。在六个患者队列（n = 1399）中检查ITHscore与肿瘤表型，基因型和患者预后的关联，以验证其在表征ITH方面的有效性。
影像组学训练营 第一天（共三天）
Everyday try to become better -Kobe Bryant
04-12 1万+
文章目录影像组学简介影像组学流程第一步：Imaging，图像收集获取第二步：ROI/VOI分割第三步：图像特征提取 Feature extraction第四步：特征选择和建模课后思考和答疑问题： 影像组学简介 影像组学，英文叫Radiomics。 Radio-mics = Radiology + Omics Radiology：放射学，指的是医学影像，比较好理解。 说几个我们平时比较常见的：x线，CT，核磁，核医学（包括PET/CT和SPECT/CT），介入等 有的小伙伴可能会问，哪个设备目前比较好发文？
【影像组学导论】第一部分：官方定义解读。这咋整？读懂这个频道就够了！
挺烦先森
03-05 3880
【影像组学导论】第一部分：官方定义解读。这咋整？读懂这个频道就够了！ 公众号：挺烦的统计 “请问特征提取之后我该如何分析？” “我想找出有统计学差异的特征，要用什么统计学方法？” “LASSO的内涵是什么？真的这么厉害？” “Rad-score是什么？到底要怎么算？” “那张一条一条的横线，有分值的….,对就是 落-寞-gram！ 是什么意思？怎么画？？” “鄙人课题简单粗暴，有哪些高大上的统计图可以撑场面”？ “我想做一批基于影像组学的胶质瘤鉴别应用研究，最少需要搜集多少病例？..
R语言-影像组学数据处理
dr_yingli的博客
08-12 5101
使用R语言对影像组学数据进行处理 测试数据 library(caret);library(glmnet);library(pROC) set.seed(123456) data <- read.csv("data.csv", header = T) p.data <- preProcess(data[,-1],method = c("center","scale","corr")) P.data <- predict(p.data,newdata = data[,-1]) lass
【影像组学导论】Radiomics实现之R语言入门！
挺烦先森
08-19 2875
以下是本文内容： 一、引语 二、R&Rstuio简介 三、Rstudio优势 四、R软件下载与安装 五、Rstudio下载与安装 六、Rstudio窗口调试 一、引语 在“导论”的前一篇中，我们提到了国内前者学者2018年经典影像组学JCO(IF = 32.956!)文章《Development and Validation of a Radiomics Nomogram for Preoperative Prediction of Lymph Node Metastasis
R语言常用数据处理代码整理
Mrrunsen的博客
08-05 711
假设mytest数据框中stage是个多分类变量，因子水平为poor、improved、excellent，要将其转换为二分类变量，poor分为1组，improved和excellent分为1组。如下图所示，假设test数据集中有6个变量，其中有testA和testB两个变量，现将这两个变量转换为1个变量，并增加一列用来储存数值。在mytest数据框中，stage变量的水平名称为poor、improved、excellent，现在改成较差、改善、较好。要横向合并两个数据框，可以使用merge()函数。...
2.R实现影像组学数据分析
xiaoheijiayoubbs的博客
01-02 1027
R实现影像组学数据分析
使用Python构建Lasso交叉验证模型并输出Rad-score公式
.
06-25 1283
它的主要优点在于可以减少模型中的特征数量并增强模型的预测能力。接下来我们将介绍如何使用Python语言构建Lasso交叉验证模型，以及如何输出Rad-score公式。我们可以使用该公式进行预测，并计算模型的Rad-score得分。其中，cv参数表示进行10折交叉验证，random_state参数设置为0，以确保每次运行的结果相同。通过以上步骤，我们成功构建了Lasso交叉验证模型，并输出了Rad-score公式。使用Python构建Lasso交叉验证模型并输出Rad-score公式。
绘制 ROC 曲线和瀑布图（RAD 分数）Python
TechCraze的博客
08-10 435
ROC 曲线的结果显示在一个名为“Receiver Operating Characteristic (ROC) Curve”的图形中，而瀑布图的结果显示在一个名为“Waterfall plot”的图形中。ROC 曲线和瀑布图通常用于评估分类模型的性能。ROC 曲线显示真阳性率和假阳性率之间的关系，而瀑布图则显示阈值的影响。以上是绘制 ROC 曲线和瀑布图（RAD 分数）Python的实例代码及效果展示。绘制 ROC 曲线和瀑布图（RAD 分数）Python。库计算 ROC 曲线和 AUC，使用。
影像组学ibex_影像组学技术方法
weixin_42503757的博客
12-30 3878
来源：放射学实践作者：史张、刘崎影像组学概念从影像图像中提取的全部特征就是“影像组学”，而通过特征选择后所挑选出那些具有预测价值特征集合通常被称为“影像组学标签(radiomic signature)”。影像组学源于计算机辅助检测或诊断(computer-aided detection or diagnosis，CAD)，是将影像定量分析与机器学习方法结合起来。目前，影像组学的基本作用是通过大量的...
Li‘s 影像组学视频学习笔记(29)-ICC的计算
weixin_38594676的博客
01-03 4052
本笔记来源于B站Up主: 有Li 的影像组学的系列教学视频 本节(29)主要讲解: 用pingouin包进行ICC的计算 　 　 1、ICC的wikipedia定义 In statistics, the intraclass correlation, or the intraclass correlation coefficient (ICC), is a descriptive statistic that can be used when quantitative measurements are m
脑肿瘤的影像组学：图像评估、定量特征描述和机器学习方法
cc1609130201的博客
10-08 4084
影像组学描述了从影像图像中提取定量特征的一系列计算方法。其结果常常被用于评估影像诊断，预后以及肿瘤治疗。然而，在临床环境中，优化特征提取和快速获取信息的方法仍然面临重大挑战。同样重要的是，从临床应用角度，预测的影像组学特征必须明确地与有意义的生物学特征和影像科医生熟悉的定性成像特性相关联。在这里，我们使用跨学科的方法来强化影像组学的研究。我们通过提供基于新的临床见解的计算模型（例如，计算机视觉和机器学习）来探究脑肿瘤影像学研究（例如，潜在的图像意义）。我们概述了当前定量图像特征提取和预测方法，以及支持临床决
影像组学视频学习笔记(29)-ICC的计算、Li‘s have a solution and plan.
data+scenario+science+insight
04-30 1718
本笔记来源于B站Up主: 有Li 的影像组学的系列教学视频 本节(29)主要讲解: 用pingouin包进行ICC的计算 　 　 1、ICC的wikipedia定义 In statistics, the intraclass correlation, or ...
影像组学特征筛选及建模
最新发布
07-08
<think>嗯，用户的问题聚焦在影像组学的特征筛选和建模方法上，这属于医学图像分析的核心技术环节。从引用内容看，用户可能正在开展相关研究或撰写论文，需要系统性的方法论指导。用户提供的引用信息很专业，涉及特征分类、筛选流程和建模算法，说明ta具备一定基础，但可能需要更落地的技术路线梳理。 用户提到的引用[1]展示了时间序列特征处理案例，引用[2]详细描述了特征分类和ICC筛选，引用[3][4]则补充了建模算法选择和应用场景。这些信息拼凑起来，用户的核心需求可能是：如何从海量影像特征中科学筛选出关键变量，并构建稳健的预测模型。 考虑到影像组学研究的跨学科特性，回答需要兼顾医学背景研究者的可操作性。技术层面要强调三点：特征筛选的层次性（从稳定性到预测性）、建模算法的适配性（如高维数据选正则化回归）、流程的标准化（参考Radiomics质量评分体系）。特别要注意提醒临床应用中常见的陷阱，比如过拟合风险和数据泄漏问题。 用户没有明确说明应用场景，但引用[4]提到肿瘤研究，所以重点用肿瘤预后预测为例。需要区分传统统计模型和机器学习模型的适用场景：当特征维度极高（如引用[2]的576个特征）时，树模型可能比逻辑回归更合适；而小样本数据则适合LASSO这类嵌入式方法。 最后补充的注意事项其实比具体方法更重要——很多临床研究者容易忽略特征稳定性验证和多重检验校正。应该强调ICC筛选只是第一步，后续还要通过bootstrapping等方法评估特征可重复性。建模效果评估也不能只看准确率，要关注临床决策相关的敏感度/特异度。</think>以下为影像组学特征筛选与建模的系统性方法总结，结合医学图像分析流程和技术要点： --- ### **一、特征筛选流程** #### 1. **特征稳定性筛选** - **目的**：排除因分割差异导致的不稳定特征 - **方法**： - 计算组内相关系数（ICC），保留ICC > 0.8的特征[^2] - 示例公式： $$ ICC = \frac{MS_R - MS_E}{MS_R + (k-1)MS_E} $$ 其中 $MS_R$ 为组间均方，$MS_E$ 为组内均方，$k$ 为重复测量次数 #### 2. **降维与特征选择** > **引用[2]中提到的11种过滤式方法**： > - 方差阈值法（移除低方差特征） > - 相关系数法（剔除高相关冗余特征） > - 统计检验（T检验、ANOVA、卡方检验等） **嵌入式方法**（结合模型训练）： ```python from sklearn.linear_model import LassoCV # 假设X为(n_samples, n_features), y为标签 model = LassoCV(cv=5).fit(X, y) selected_features = np.where(model.coef_ != 0)[0] # 筛选非零系数特征[^1] ``` **包裹式方法**（如递归特征消除RFE）： ```python from sklearn.feature_selection import RFE from sklearn.svm import SVC estimator = SVC(kernel="linear") selector = RFE(estimator, n_features_to_select=10) selector.fit(X, y) ``` #### 3. **高级特征选择** - **多模态特征融合**：对Wavelet、LoG滤波等变换后的特征分组筛选[^2] - **时间序列特征处理**：将动态影像特征矩阵展平为 (样本数, 时间点×特征数) 再建模[^1] --- ### **二、建模方法选择** #### 1. **传统统计模型** - **逻辑回归（LR）**：需配合特征选择避免过拟合 - **Cox比例风险模型**：用于生存分析（如肿瘤预后预测） #### 2. **机器学习模型** | 模型类型 | 适用场景 | 是否需要预筛选 | |------------------|----------------------------------|----------------| | **随机森林(RF)** | 高维数据、非线性关系 | 否[^3] | | **支持向量机(SVM)** | 小样本、高维分类问题 | 是 | | **XGBoost/LightGBM** | 大规模数据、特征交互复杂 | 可选 | > **关键代码示例（SVM建模）**： > ```python > from sklearn.svm import SVC > from sklearn.pipeline import make_pipeline > from sklearn.preprocessing import StandardScaler > > # 构建标准化+SVM的流水线 > pipe = make_pipeline(StandardScaler(), SVC(kernel='rbf', C=1.0)) > pipe.fit(X_train, y_train) > ``` #### 3. **深度学习端到端建模** - 使用3D CNN直接处理原始图像，自动学习特征 - 适用场景：数据量充足且特征模式复杂时 --- ### **三、流程标准化建议** 1. **数据划分**：先分割训练集/测试集（避免信息泄露） 2. **特征工程**：在训练集上做特征筛选，再应用到测试集 3. **模型验证**： - 内部验证：交叉验证（推荐5折以上） - 外部验证：独立队列测试（如多中心数据） 4. **结果报告**：提供敏感性、特异性、AUC等临床相关指标 > **临床价值提示**：影像组学模型需通过决策曲线分析（DCA）验证临床效用[^4] --- ### **注意事项** 1. **特征可解释性**：优先选择SHAP值、特征重要性等可解释方法 2. **过拟合控制**： - 样本量/特征比 > 10:1 - 使用正则化（L1/L2）或早停策略 3. **多中心验证**：通过不同设备/扫描协议数据测试模型泛化性
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值