【亲测免费】 PyRadiomics：医学影像特征提取的开源利器

PyRadiomics 是一个开源的 Python 包，专注于从 2D 和 3D 医学影像以及二值掩码中提取放射学特征。该项目的主要编程语言是 Python。

项目基础介绍

PyRadiomics 项目由哈佛大学医学院的辐射肿瘤学和放射学部门联合开发，旨在为放射学分析提供一个稳定、可维护的开源平台。通过这个平台，研究者可以轻松且可重复地提取放射学特征，增强对放射学能力的认识，并扩大社区参与。

核心功能

PyRadiomics 的核心功能包括：

• 支持 2D 和 3D 的特征提取。
• 能够为感兴趣区域（ROI）计算单一特征值（基于区域的提取），或生成特征图（基于体素的提取）。
• 包含多种特征类别，如第一顺序统计、形状基特征、灰度共生矩阵（GLCM）、灰度级运行长度矩阵（GLRLM）、灰度级大小区域矩阵（GLSZM）、灰度级依赖矩阵（GLDM）和相邻灰度级差矩阵（NGTDM）等。
• 内置可选的滤波器，包括高斯滤波、小波变换、平方、平方根、对数、指数、梯度（幅度）和局部二值模式（LBP）等。

最近更新的功能

根据项目的最新更新，以下是一些新增或改进的功能：

• 版本更新：项目不断迭代更新，修复已知问题并优化性能。
• 新特性支持：可能增加了新的特征提取方法或滤波器。
• 文档完善：更新了项目文档，提供了更详细的安装说明和用户指南。
• 社区互动：增强了社区支持，鼓励用户在 3D Slicer Discourse 的 Radiomics 社区版块进行交流。

PyRadiomics 的持续更新确保了其在医学影像特征提取领域的领先地位，为研究人员提供了一个强大的工具。