# 影像组学特征提取如何进行

**URL:** <https://forum.beginner.center/t/topic/2809>\
**Category:** 🛠工具与编程\
**Tags:** 影像组学, pyradiomics\
**Created:** [2026 年5 月 11 日 09:19 UTC](https://forum.beginner.center/t/topic/2809 "2026-05-11T09:19:26Z")\
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作者： ![doggie](https://forum.beginner.center/user_avatar/forum.beginner.center/doggie/32/550_2.png) [@doggie](https://forum.beginner.center/u/doggie)\
发布日期： [2026 年5 月 11 日 09:19 UTC](https://forum.beginner.center/t/topic/2809/1 "2026-05-11T09:19:26Z")

</div>

# 代码

```python
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

- 影像组学特征的英文名含义见官方说明 [pyradiomics documentation](https://pyradiomics.readthedocs.io/en/latest/)

- [【已解决】python3.10及以上版本安装pyradiomics报错This error likely indicates that you need to install a library that provides “cmatrices.h” for `pyradiomics@3.0.1a1` - 🛠工具与编程 - 始徒Beginner](https://forum.beginner.center/t/topic/2709)

# 参考

[影像组学问题答疑，让你更懂python特征提取。\_哔哩哔哩\_bilibili](https://www.bilibili.com/video/BV1d54y1D7zF)