一、What is Radiomics?提出影像组学论文： **主要目的：**说明肿瘤在时间和空间上的异质性，可以用影像组学说明 时间上的异质性：同一个人同一个肿瘤在不同时间段的表现 空间上的异质性：同一肿瘤在不同个体上的表现影像组学发展至今包含： 1.病例信息 2.基因信息 3.病理信息 4.影像信息（CT、MRI、超声等） 5.生化指标信息二、Do what？Data Analysis2.1
肿瘤遗传学应用很多研究发现在肿瘤病理学与肿瘤基因之间存在着很强的关联(见图4)，所以研究肿瘤遗传学可以给肿瘤诊断提供生物学方面的基础，影像组学恰好就是病理学与基因学之间的很好结合，可以作为肿瘤遗传学研究的重要手段。在脑部肿瘤遗传学的研究中，通常利用MRI影像中的三维特征与体细胞基因突变，基因表达结合来评估用于遗传学研究，例如2013年的一份研究中指出，不同恶化程度的胶质瘤类型具有不同的三维(vol
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2023-12-12 19:10:16
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影像组学（Radiomics）是一个新兴的概念，2012年由荷兰学者PhilippeLambin首次提出，其定义是借助计算机软件，从医学影像图像中挖掘海量的定量影像特征，使用统计学和/或机器学习的方法，筛选最有价值的影像组学特征，用以解析临床信息，用于疾病的定性、肿瘤分级分期、疗效评估和预后预测等。自其概念提出后，影像组学得到了迅猛的发展，在临床抉择中的指导价值也受到越来越广泛的重视。影像组学技术
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2024-01-31 21:49:18
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背景影像组学的概念最早由荷兰学者在2012年提出，其强调的深层次含义是指从影像（CT、MRI、PET等）中高通量地提取大量影像信息，实现肿瘤分割、特征提取与模型建立，凭借对海量影像数据信息进行更深层次的挖掘、预测和分析来辅助医师做出最准确的诊断。影像组学大致流程是：影像数据的收集->兴趣区ROI的勾画->兴趣区域的分割->提取特征、量化特征->建立模型->分类/预测。
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2023-08-21 21:09:02
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# 如何实现 Python 影像组学
在医学图像处理领域，影像组学（Radiomics）是一项新兴的技术，旨在通过分析大量医学影像数据提取可量化的特征。在这篇文章中，我将引导一位初学者实现影像组学的基本过程，涵盖数据准备、特征提取、特征选择和模型建立等环节。
## 整体流程
下面是影像组学实现过程的一个简要流程图：
```mermaid
flowchart TD
A[数据准备] -
作者：北欧森林 文献题目：Machine Learning Approach to Identify Stroke Within 4.5 Hours2019年12月发表在 Stoke 上。研究的目的：to investigate the ability of machine learning techniques analyzing diffusion weighted imaging (DWI)
影像组学1 相关综述2 发展历程3 研究背景4 影像组学工作流程5 临床应用6 影像组学的问题及挑战7 发展趋势 1 相关综述1. Radiomics the process and the challenges 2. Radiomics Extracting more information from medicalimages 3. Integrating pathomics with ra
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2024-07-15 14:59:13
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影像组学研究的基本流程知识点01准备工作研究前我们先要做好准备工作：（这个准备工作呢就好像小白做菜）最开始，我们往往主动提出或者被提出了一个临床问题（临床问题可能是老板直接安排的，也可能是在临床工作中提出经过文献调研归纳的），根据提出的临床问题和手头现有的病例，可以建立一个简化版的科学假设（例如：在xxx疾病中，影像组学模型可以预测/辅助诊断xxx结局；或者是影像组学特征可以反应xxx疾病的病理/
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2024-01-05 17:05:16
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摘要：影像组学关注的是从医学图像种提取(extraction)和定量(quantification of patterns)。它提取组织(tissue)和病变(leison)的特征，例如异质性(heterogeneity) 形状(shape)并可单独或结合人口统计学(demographic)、组织学(histological)、基因组学(genomic)或蛋白质组学(proteomic)数据，用于
特征类别特征名形状特征Mesh Volume（网格体积）Voxel Volume（体素体积）Surface Area（表面积）Surface Area to Volume ratio（表面积体积比）Sphericity（球度）Maximum 3D diameter（最大3D直径）Maximum 2D diameter (Slice)（最大2D直径（切片））Maximum 2D diameter (
对一篇影像组学的的论文（《Development and validation of an MRI-based radiomics nomogram for distinguishing Warthin’s tumour from pleomorphic adenomas of the parotid gland》）中方法进行复现。完整地跑通影像组学全流程，对临床+影像组学特征进行建模并绘制Las
一、需求调研：目前比较好用的医学影像处理工具有OsiriX, 3DSlicer，ITK Snap，Seg3D等等。其中最为优秀的可能就是3DSlicer，它可以运行在Mac OS, windows和linux上。3DSlicer主要是哈佛大学医学院布列根妇女医院(BWH)，麻省总医院(MGH)，依阿华大学(University of Iowa)和GE医疗开发的，有放疗引导，手术引导，放射组学，深度
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2024-07-12 12:06:56
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一、 影像组学特征分类1.1 影像组学特征分类1.1.1 一阶统计特征一阶统计特征，反应所测体素的对称性、均匀性以及局部强度分布变化。包括中值，平均值，最小值，最大值，标准差，偏度，峰度等。1.1.2 形态特征形态特征，定量描述感兴趣区的几何特性，如肿瘤的表面积、体积、表面积和体积比、球形度、紧凑性和三维直径等，这些特征可以描述肿瘤三维的大小和形态信息。1.1.3 二阶及高阶纹理特征此外，还有原始
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2024-04-25 17:03:33
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1 摘要人类癌症表现出强烈的表型差异，可以通过医学成像非侵入性地可视化。放射组学是指应用大量定量图像特征对肿瘤表型进行综合定量。在此，我们从1019名肺癌或头颈癌患者的计算机断层扫描数据中提取了440个量化肿瘤图像强度、形状和纹理的放射学特征。我们发现，大量的放射学特征对肺癌和头颈癌患者的独立数据集具有预测能力，其中许多以前没有被确定为显著的。放射基因组学分析显示，捕获瘤内异质性的预后放射体特征与
影像组学特征可以量化医学影像呈现的特点。然而，缺乏标准化定义和有效参考值限制了临床应用。材料和方法：影像组学特征分三个阶段进行评估：第一阶段，从174个基本特征集中提取出487个衍生的子特征，25个研究小组使用特定的影像组学软件直接从数字图像中计算特征值，无需任何额外的图像处理；在第二阶段，15个小组使用肺癌患者的CT图像和预定义的图像处理配置计算了1347个衍生特征的值；在这两个阶段中，通过测量
新的功能：
长度比计算。椭球/子弹体积计算。在 DICOM 标签窗口中添加了颜色和/或固定特定项目到顶部的选项。灵活、简单、快速 RadiAnt 是一个医学图像的PACS DICOM浏览器 设计是为了给您独特体验 它界面直观，性能无与伦比 您一定会流连忘返的！ 我是一名介入神经放射科医生，在放射学领域工作了 11 年。多年来，我发现 RadiAnt 是放射学中最好的工具。放
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2024-06-02 16:13:09
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一、影像组学影像组学的概念最早由荷兰学者Lambin于2012年提出，是指从影像（CT、MRI、PET等）中高通量地提取大量影像信息，实现肿瘤分割，特征提取与模型建立，凭借对海量数据进行更深层次的挖掘、预测和分析来辅助医师做出最准确的诊断。影像组学的基本流程包括以下几个部分： 1）数据准备（包括ROI勾画） 2）特征提取与筛选 3）模型构建 4）模型评价通俗一点解释就是首先在影像上勾画出需要关注的
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2024-07-01 17:28:09
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在本篇博文中，我将探讨“基于深度学习的影像组学”这一领域，分析其背景、核心维度、特征拆解、实战对比、深度原理及生态扩展，希望通过专业的视角为读者提供系统性的理解。
随着计算机视觉和深度学习的广泛应用，影像组学逐渐受到重视。影像组学是利用医学影像数据提取潜在特征以进行诊断或预测的一种方法。近年来，随着医学影像数据的激增以及深度学习技术的快速发展，影像组学的应用和研究也变得愈加重要。
### 背景
影像组学（radiomics）是一种利用医学影像数据的定量分析方法，通过提取大量的特征并与临床结果相关联，进行疾病的预测、诊断和治疗。深度学习（deep learning）则是一种基于人工神经网络的机器学习方法，可以自动学习和提取数据中的特征，并在训练过程中进行模型优化。影像组学深度学习流程是将深度学习应用于影像组学分析的一种方法，本文将详细介绍其流程，并给出代码示例。
影像组学深度学习流程主要
原创
2023-12-10 08:15:59
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# 影像组学与深度学习的结合
影像组学（Radiomics）是一种通过提取医学影像中的大量特征来进行疾病分析和预后评估的技术。近年来，深度学习的发展使得影像组学迎来了新的机遇。本文将探讨影像组学与深度学习的结合，展示如何构建一个简单的深度学习模型，并利用代码示例和可视化工具进一步深化理解。
## 影像组学的概念与意义
影像组学关注的是从医学影像中提取定量特征，以此来帮助医疗决策和个体化治疗。
