影像组学特征提取如何进行

🛠工具与编程
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代码

import radiomics
from radiomics import featureextractor
import pandas as pd

# 设置数据存放的根目录
dataDir = 'your_path/data/mri/'

# 待处理的文件夹列表（通常对应不同的患者 ID）
folderList = ['0001', '0002', '0003']

# 初始化特征提取器
extractor = featureextractor.RadiomicsFeatureExtractor()

# 创建一个空的 DataFrame 用于存储所有结果
df = pd.DataFrame()

for folder in folderList:
    # 拼接图像（nii格式）和掩码（mask，即医生勾画的区域）的路径
    imageName = dataDir + folder + '/data.nii'
    maskName = dataDir + folder + '/mask.nii.gz'
    
    # 执行特征提取，返回一个有序字典
    featureVector = extractor.execute(imageName, maskName)
    
    # 将提取到的特征向量转换为 DataFrame 格式
    # .values() 获取数值并转置，.keys() 获取特征名称作为列名
    df_add = pd.DataFrame.from_dict(featureVector.values()).T
    df_add.columns = featureVector.keys()
    
    # 将当前患者的特征合并到总表中
    df = pd.concat([df, df_add])

# 将最终的所有特征结果保存为 Excel 文件
df.to_excel(dataDir + 'results.xlsx')

拓展

参考

影像组学问题答疑，让你更懂python特征提取。_哔哩哔哩_bilibili