提取影像组学特征提取(1)

特征提取过程:

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• First Order Statistics (19 features)
  一阶统计量通过常用和基本度量来描述由掩模定义的图像区域内的体素强度的分布。
  • Energy:衡量图像中体素值的大小。
  • Total Energy:是能量特征的值，其由体素的体积（立方毫米）缩放。
  • Entropy:熵指定图像值中的不确定性/随机性。它测量编码图像值所需的平均信息量。
  • Minimum: ROI(感兴趣区域)中的灰度值的最小值
  • Maximum: ROI内的最大灰度强度。
  • Mean: ROI内的中位灰度强度。
  • Range:ROI中的灰度值范围。
  • ...
• Shape-based (16 features)
  在这组特征中，包括ROI的三维大小和形状的描述符。 这些特征独立于ROI中的灰度级强度分布，因此仅在非衍生图像和掩模上计算。
  • Mesh Volume:通过ROI的三角形网格计算体积
  • Voxel Volume:通过将ROI中的体素的数量乘以单个体素体积来近似计算,这是一个不太精确的体积近似值.
  • Surface Area: 表面积
  • Surface Area to Volume ratio:表面积与体积比
  • Sphericity: 球形度是肿瘤区域相对于球体形状圆度的量度。
  • Compactness 1:与球形度相似，这是肿瘤形状相对于球体（最紧凑）的紧凑程度的量度。
  • Compactness 2:与球形度和Compactness 1类似，Compactness 2是肿瘤形状相对于球体（最紧凑）的紧凑程度的度量。
  • Spherical Disproportion:球形比例
  • Maximum 3D diameter(Feret Diameter):最大3d直径,最大3D直径定义为肿瘤表面网格顶点之间的最大成对欧几里德距离。
  • Maximum 2D diameter (Slice):最大2d直径,最大2D直径（切片）定义为行 - 列（通常是轴向）平面中肿瘤表面网格顶点之间的最大成对欧几里德距离。
  • Maximum 2D diameter (Column):最大2D直径（列）定义为行切片（通常是冠状）平面中肿瘤表面网格顶点之间的最大成对欧几里德距离。
  • Maximum 2D diameter (Row):最大2D直径（行）定义为柱切片（通常为矢状）平面中肿瘤表面网格顶点之间的最大成对欧几里德距离。
  • Minor Axis Length:此特征产生ROI封闭椭球的第二大轴长度
  • Least Axis Length:此特征产生ROI封闭椭球的最小轴长度，并使用最大主成分计算
  • Elongation:伸长率显示ROI形状中两个最大主要成分之间的关​​系。
  • Flatness:平直度显示ROI形状中最大和最小主要组件之间的关系
• Gray Level Cooccurence Matrix (24 features):灰度共生矩阵（GLCM，Gray-Level Co-occurrence Matrix）,灰度共生矩阵就是一种通过研究灰度的空间相关特性来描述纹理的常用方法。
• Gray Level Run Length Matrix(16 features):灰度级长矩阵,其中每个元素（i，j）描述了灰度级在指定的方向上连续出现的次数。
• Gray Level Size Zone Matrix (16 features):灰度及带矩阵(GLSZM)是Thibault矩阵的初级形态，是纹理特征的高级统计矩阵，是医学影像分析利器。具体来说，GLSZM在表征纹理一致性、非周期性或斑点状纹理效果显著，在对细胞核、真皮、道路质量（沥青道路）和PET影像纹理方面比粒度、行程矩阵、共生矩阵有更好的性能。
• Neigbouring Gray Tone Difference Matrix (5 features):邻域灰度差分矩阵
• Gray Level Dependence Matrix (14 features)

特征提取:

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参考

• 影像组学学习笔记
• 影像组学
• 入门教程 Computational resources for radiomics
• Gray-level size zone matrix，灰度区域大小矩阵
• 灰度共生矩阵（GLCM，Gray-Level Co-occurrence Matrix）

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