pyradiomics特征提取原理

pyradiomics特征提取原理PyRadiomics是一個(gè)開源的Python軟件包，用于從醫(yī)學(xué)影像中提取特征，旨在為醫(yī)學(xué)影像研究和醫(yī)學(xué)決策提供有價(jià)值的信息。它基于Radiomics的概念，即通過(guò)從醫(yī)學(xué)影像中提取大量的定量特征，來(lái)量化并描述疾病的形態(tài)學(xué)特征、組織特征和紋理特征。這些特征可以用于輔助疾病診斷、預(yù)測(cè)治療效果以及評(píng)估疾病的預(yù)后。

PyRadiomics的特征提取原理基于以下幾個(gè)步驟：

1.醫(yī)學(xué)影像預(yù)處理：PyRadiomics首先對(duì)醫(yī)學(xué)影像進(jìn)行預(yù)處理，以確保提取的特征與數(shù)據(jù)類型和采集方法無(wú)關(guān)。這包括圖像重采樣、去噪、灰度標(biāo)準(zhǔn)化等操作。

2.特征提取區(qū)域定義：在提取特征之前，需要定義感興趣區(qū)域(ROI)，即在醫(yī)學(xué)影像中選擇要進(jìn)行特征提取的區(qū)域?？梢允褂檬謩?dòng)標(biāo)記、自動(dòng)分割或預(yù)定義的模板等方法來(lái)定義ROI。

3.特征計(jì)算：PyRadiomics提供了一系列的特征計(jì)算方法，包括形態(tài)學(xué)特征、組織特征以及紋理特征等。形態(tài)學(xué)特征包括體積、表面積、直徑等。組織特征描述了組織的密度、分布等特征。紋理特征則通過(guò)分析影像中像素間的灰度分布和空間關(guān)系來(lái)描述紋理特性。

4.特征選擇：提取的特征可能非常龐大，但并不是所有的特征都對(duì)疾病的診斷和預(yù)測(cè)有幫助。因此，特征選擇是非常重要的一步，用于從所有的特征中選擇那些具有相關(guān)性和重要性的特征。

5.特征數(shù)據(jù)分析：在特征提取和選擇后，可以對(duì)提取的特征進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析和可視化。這些分析可以通過(guò)數(shù)據(jù)可視化、機(jī)器學(xué)習(xí)算法、統(tǒng)計(jì)模型等方法來(lái)實(shí)現(xiàn)。

提取的特征可以從多個(gè)方面來(lái)描述疾病的特征，例如形態(tài)學(xué)特征可以用于分析腫瘤的大小、形狀和體積等；組織特征可以用于描述病灶的紋理、密度和分布等；紋理特征可以用于分析影像中的紋理模式、顆粒度和連通性等。這些特征可以用于疾病的定量診斷和預(yù)測(cè)，評(píng)估治療效果以及評(píng)估疾病的預(yù)后。

參考文獻(xiàn)：

1.LambinP,Rios-VelazquezE,LeijenaarR,etal.Radiomics:Extractingmoreinformationfrommedicalimagesusingadvancedfeatureanalysis.EurJCancer,2012.doi:10.1016/j.ejca.2012.04.036.

2.VallièresM,FreemanCR,SkameneSR,ElNaqaI.AradiomicsmodelfromjointFDG-PETandMRItexturefeaturesforthepredictionoflungmetastasesinsoft-tissuesarcomasoftheextremities.PhysMedBiol.2015.doi:10.1088/0031-9155/60/14/5471.

3.AertsHJWL,VelazquezER,LeijenaarRTH,etal.Decodingtumourphenotypebynoninvasiveimagingusingaquantitativeradiomicsapproach.NatCommun.2014.doi:10.1038/ncomms5006.

4.ZhangH,GrahamCM,ElciO,etal.Locallyadvancedsquamouscellcarcinomaoftheheadandneck:CTtextureandhistogramanalysisallowindependentpredictionofoverallsurvivalinpatien