# 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：
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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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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
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 (
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
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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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
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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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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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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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
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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组织病理学癌症检测一、题目理解Histopathologic Cancer Detection需要识别从较大的数字病理扫描中获取的小图像补片中的转移性癌症。此竞赛的数据是PatchCamelyon（PCam）基准数据集的略微修改版本（原始PCam数据集由于其概率抽样而包含重复图像，但是，在Kaggle上呈现的版本不包含重复项）。PCam数据集将临床相关的转移检测任务打包成为，二分类任务，类似于CI
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2024-02-05 02:39:04
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# 如何进行 Python 影像组学特征提取
影像组学特征提取是医学影像学领域中的重要工作，它通过提取影像数据中的数字特征来帮助医生做出临床决策。在这篇文章中，我们将为刚入行的小白提供一个完整的流程，并通过 Python 实现影像组学特征提取的各个步骤。
## 流程概述
以下是影像组学特征提取的基本流程：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-10 05:59:46
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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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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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影像图配准
数据准备：1:2000影像数据 55.2-39.0.tif
配准前：加载上述两幅影像图，在ArcMap中显示效果如下： 第1步 地形图的配准－加载数据和影像配准工具
所有图件扫描后都必须经过扫描配准，对扫描后的栅格图进行检查，以确保矢量化工作顺利进行。
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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
