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  • 使用Pyradiomics提取图像影像组学特征
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    2021-07-04 09:40:59

    使用Pyradiomics(Python)提取图像(.nrrd)影像组学特征

    一、首先要安装Python和Pyradiomics

    需要注意的的是Pyradiomics需要C++支持,Microsoft C++ 生成工具可以解决
    直接安装pyradiomics,pip会自动安装其他pyradiomics所需的安装包

    pip install pyradiomics
    

    二、数据格式及数据储存格式

    数据格式:图像使用的是.nrrd格式储存,每个受试者两个文件,一个是图像,一个是体素感兴趣区(VOI)
    数据储存格式:两个文件夹一个存放所有的图像,一个存放所有的VOI
    注意:图像的命名与VOI命名如下,如test1.nrrd(图像文件)和 test1.nrrd(VOI文件)

    三、组学特征提取

    需要修改的是四处:1. tree1,是图像文件的地址;2. tree2,是VOI文件的地址;3. tree3,是参数配置文件,格式为.yaml;4. 特征提取结束后结果文件储存位置

    import radiomics
    import radiomics.featureextractor as FEE
    import os
    import csv
    import pandas as pd
    
    tree1 = r'G:\img'
    tree2 = r'G:\voi'
    tree3 = r'G:\parameter.yaml'
    tree4 = r'results.csv'
    
    extractor = FEE.RadiomicsFeatureExtractor(tree3)
    namelist = []
    valuelist = []
    result = []
    for root, dirs, files in os.walk(tree1):
        for name in files:
            result = (extractor.execute(os.path.join(tree1, name), os.path.join(tree2, name)))
            valuelist.append(result.values())
            namelist.append(name)
    with open("./csv.csv",'w',newline='') as t:
        writer = csv.writer(t)
        writer.writerow(result.keys())
        writer.writerows(valuelist)
    csv = pd.read_csv("./csv.csv")
    csv.insert(0, 'Name', namelist)
    
    csv.to_csv(tree4, index=False)
    
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    影像组学(Radiomics)是一个新兴的概念,2012 年由荷兰学者 Philippe Lambin 首次提出,其定义是借助计算机软件,从医学影像图像中挖掘海量的定量影像特征,使用统计学和/或机器学习的方法, 筛选最有价值的影像组学特征,用以解析临床信息,用于疾病的定性、肿瘤分级分期、疗效评估和预后预测等.

    流程概述

    第一步:勾画ROI(三维ROI)

    这一步很多软件都能做到 (工具见第二部分)。请留意使用的工具应能勾画三维的ROI,并且体素大小、层间距等几何信息能计算准确,否则跟形态/轮廓相关的特征会计算错误。

    第二步:计算ROI内影像信号(也就是把ROI内的影像抠出来)的特征集。特征集包括:灰度特征:即常见的直方图信息譬如均值,均方偏差,偏度之类;

    形状特征:根据ROI轮廓计算的,如体积、表面积、最大径之类的;

    纹理特征:通过灰度共生矩阵计算出来的高阶特征。这些纹理特征其实往往都有显示意义,举例:SizeZone特征用于评估ROI内影像的块状程度,下列两个瓷砖图的Small     Area Emphasis / Large Area Emphasis就不同。

    这一步需要特别留意的是:应该用信号真实值而不是灰度值进行计算。单纯把0~4095的灰度值放进去计算,难以把不同被试的图归一化。所以作者不推荐用通用的图像纹理计算软件。应使用专业的医学影像处理软件,准确读入DICOM信息得到真实值。

    第三步:数据挖掘,预测模型建立与检验。

    目前最常见的套路是利用Lasso回归筛选相关变量,然后绘制nomogram,对nomogram性能进行评价。如果再深入一点,那就是基于nomogram做亚组划分与分析。

    重点:本文小编将此软件按照,ROIs 绘制,Lasso教程,再到nomogram建立,全流程手把手传授,并结合案例给大家分析讲解。

    1. 软件要求和准备工作

    1.1 软件安装

    Radiomics最主要就是靶区规划(ROIs),有很多软件都可以实现,市面上大部分软件都是基于python开发和运行的,需要安装照Python和设置环境。那么,有没有更省事一步到位的解决办法?答案是,有。这个一步到位的解决方法就是本文要介绍的3D Slicer。3D slicer (https://download.slicer.org/),支持MAC 和Window, 免费!免费!免费!重要的事情说三遍!

    1.2 软件简介

    假定大家已经从网站下载最新的4.8.1版本,完成了安装。软件启动后,将显示下面的界面:

    207944819_1_2020112004302471

    注意到红色箭头指向的右上方按钮图标了吗?这不就是Python的代表性Logo吗?没错,只要安装好3D Slicer,内部就会直接准备好了Python 2.7的开发环境。点击这个按钮,就会在软件的下方启动Python的交互式开发环境。

    1.3 操作示范:

    大家可以参考下面这个网站(https://www.slicercn.com),网站里有很多教大家使用的中文视频,我就不重复讲了。

    2. 演示如何使用3D Slicer 获取radiomics

    2.1 绘制ROIs

    这里推荐AI绘制(Nvidia Clara )

    PS: 安装NvidiaAIAssistedAnnotation扩展(在“分割”类别中),等待安装完成,然后单击“重新启动”

    以肝脏为例

    CT对肝脏的基于边界点的分割:转到 示例数据 模块并加载“ CTACardio”数据集

    转到 Segment Editor

    创建一个新的细分

    双击segment名称并输入“ liver”以指定细分内容

    单击“ Nvidia AIAA”效果,“从边界点分割”部分

    可选:单击“过滤器”图标以仅列出名称中包含“肝脏”的那些型号

    选择“ annotation_ct_liver”(训练为在门静脉期CT图像中分割肝脏的模型)

    单击“放置标记点”按钮,然后在切片视图中的所有6个侧面的肝脏边缘附近单击,然后单击“开始”

    207944819_2_20201120043024321在大约30秒内,自动分割结果将出现在切片视图中。要以3D形式显示结果,请点击Segment Editor列表上方的“显示3D”按钮。

    要在分割完成后调整先前放置的边界点,请单击“开始”按钮旁边的“编辑”图标。

    207944819_3_20201120043024400

    在CT上对肝脏和肿瘤进行全自动分割:从http://medicaldecathlon.com/下载Task03_Liver \ imagesTr \ liver_102.nii.gz数据集并将其加载到3D Slicer中

    转到 Segment Editor

    点击“ Nvidia AIAA”效果

    在“自动分割”部分中,选择“ segmentation_ct_liver_and_tumor”模型,然后单击“开始”

    自动分割结果应在3-5分钟内显示

    可选:转到 Segments 模块以编辑显示设置

    label: liver / tumor

    207944819_4_20201120043024806

    2.2 提取radiomics

    主要使用pyradiomics组件,引用某大神一个完整的视频给大家介绍下提取,可以只参考视频的最后一部分就可以了,前面的规划,可以参考上述内容。

    https://www.bilibili.com/video/BV15V411Z73o?from=search&seid=5989594993256922790

    3. lasso回归,确定潜在变量

    第一步呢,永远是读入数据和核查数据。

    然后,进入到我们此次教程的一个关键环节,分割数据。我们这个数据集当中共有699例样本,我们需要将其随机分割为训练集和测试集,一般的样本比例是2:1,也就是2/3的病人用来做训练,训练出一个准确的模型,剩下1/3病人用来做测试,验证我们的这个模型是否可靠。分割数据的代码如下,整个过程都是随机的:# 分割数据set.seed(123)ind 

    样本(也就是数据的行)分配好了之后呢,下一步就是把采集到的信息(也就是数据列)进行分配,在我们的这个测试数据中前面V1-V9是采集到的样本信息,最后一列是我们的诊断,也就是肿瘤的良恶性,下面我们把样本信息和样本诊断分割开来:# Convert data to generate input matrices and labels:# x相当于临床信息x 

    首先,我们尝试做K-fold交叉验证。在glmnet包中使用cv.glmnet()估计λ值,glmnet默认使用10倍交叉验证。所谓K-fold交叉验证,就是将数据分成k个相同的子集(折叠子集),每次用k-1个子集拟合模型,然后将剩余的子集作为测试集,最后将k个结果合并(一般采用平均值)来确定最终的参数。在此方法中,每个子集仅用作测试集一次。在glmnet包中使用K-折交叉验证非常容易。结果包括每个相应的MSE值和相应的λ。在这里,我们将训练集k值定为5,做5-fold cross validation,这也是比较常用的。# 5-fold交叉验证,找出最佳lambda值fitCV 

    207944819_5_20201120043025181

    上面的图叫做CV统计图,CV统计图与glmnet中的其他图表有很大的不同,它表示了λ的对数与均方差以及模型中变量数量之间的关系。图表中的两条垂直虚线表示最小均方误差的对数λ(左侧虚线)和最小距离的标准误差的对数λ(右侧虚线)。如果存在过拟合问题,那么从最小值到标准误差位置的距离是解决问题的一个很好的起点。可以看到,我们可以选择的lambda值有两个,具体lambda选值要根据自己实验设计而定。lambda.min是最佳值,lambda.1se则是一倍SE内的更简洁的模型。这也涉及到临床模型一个很重要的考量标准,到底是选择精度高但是复杂的模型,还是放弃部分精度,选择变量更少更有可能有应用价值的模型呢?本例中我们选择最佳lambda值。然后我们来看一下,随着lambda值的变化,每个观察值对应的系数的变化趋势。# check the coeffit 

    207944819_6_20201120043025587

    此图显示,随着λ的减少,压缩参数减少,系数的绝对值增加。这个模型应该如何在文章中描述呢?我们来输出系数:# get the coefcoef.min = coef(fitCV, s = 'lambda.min')coef.min

    然后就会生成每个变量所对应的系数,我们也可以通过这个系数来对模型进行描述。

    207944819_7_20201120043025931

    ……

    4. nomogram建立和验证

    展开全文
  • 为什么要强调这个呢,因为在整个过程中,涉及到一个叫做“环境变量”的东西,如果Python安装的时候没有勾选那个勾,那么Python就不会被添加到系统环境变量里去,导致插件安装不成功。安装的时候一定记得选这个“Add ...

    最近帮我哥装pyradiomics,但是遇到的问题实在太多了,我决定出个教程,从头解决到尾。

    第一步:安装Python

    为什么要强调这个呢,因为在整个过程中,涉及到一个叫做“环境变量”的东西,如果Python安装的时候没有勾选那个勾,那么Python就不会被添加到系统环境变量里去,导致插件安装不成功。安装的时候一定记得选这个“Add Python 3.9 to PATH”,选完之后安装过程会自动添加到系统环境变量里去。

    另外,Install Now是默认安装,会直接帮你装在C盘。Customize installation是自定义安装,包括可勾选的一些安装部分,和自定义安装路径。在本教程的区别在于,如果选择默认安装,安装成功的setup successful界面最底下会有个申请管理员权限的警告,一定要记得点击那个警告,授予权限,否则添加环境变量仍然会失败
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    如果你忘了勾选,在后面的插件安装过程里就会出现这样的报错:“python或 pip’不是内部或外部命令

    自己手动添加环境变量是可以的,但是我试了很多都不成功,最简单直接的办法就是重装~

    正确安装之后,在cmd中输入pip回车,会弹出相关信息无报错;
    再输入python回车,会出现python版本信息,此时python已经正确添加到系统环境变量中。(测试完之后记得关掉cmd,因为此时进入了python环境,但是后续的安装是在cmd环境中完成的)
    另外,win10环境下,cmd指令可以复制粘贴,这个很省事
    在这里插入图片描述

    第二步:PIP换源

    Python3.4以上自带pip,如果没有,建议重装Python~

    在用pip安装插件的时候,需要用到网络下载,但是直连会非常的慢,我在安装的时候甚至是20kb/s的速度,导致timeout超时报错。这个时候就需要用到国内镜像。可以把国内镜像当做原始库的复制版。用得比较多的就是清华的镜像。

    流程是这样的,win+R键(或者win10 任务栏搜索运行,点击)
    在这里插入图片描述
    输入%HOMEPATH%,打开系统用户文件夹
    在这里插入图片描述
    在用户系统文件夹中建立一个pip文件夹。
    在这里插入图片描述
    在pip文件夹里建立一个txt文档,里面粘贴如下代码

    [global]
    index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
    

    保存退出,并将txt文档名改为pip.ini。
    在这里插入图片描述

    第三步:pyradiomics包下载和C++ 14.0安装

    GitHub下载太慢了,当然你也可以用fast插件,我这里提供一个云盘链接。
    链接:https://pan.baidu.com/s/1rr4OHSM-8Pn_9RyvMxc3RA
    提取码:q58b

    下载之后解压,解压路径最好在盘符目录下全英文,因为这样后面输入地址会比较短。当然我也不知道有中文会不会报错。比如这样
    在这里插入图片描述
    在后面的安装过程中,还需要C++ 14.0库的支持,上面的云盘链接里也一并包含,可以下载后自行安装。但是,C++ 14.0需要.net framework 4.5以上的支持,这个可以自行去微软官网下载安装。

    第四步:安装pyradiomics

    1. 调出cmd,进入pyradiomics的文件路径。键入“cd /d 你自己的pyradiomics路径”,注意空格,然后回车。参考如图
      在这里插入图片描述
    2. 输入python -m pip install -r requirements.txt,回车。此条指令会执行依赖下载,可以理解成插件运行所必要的一些内容。之前pip换源会让下载变快,下载完之后会自动执行安装,最后弹出Successfully字样表示依赖下载成功,
    3. 输入python setup.py install,回车。此条指令运行会比上一条久一些,弹出很多内容,但是都不用管。
    4. 打开Python,输入import radiomics,不报错则表示成功。当然,你也可以进入Python路径下的Lib\site-packages,检查是否有对应的包
      在这里插入图片描述
      最后强调:如果安装过程出现Error,则说明安装失败,有报错,需要解决对应问题

    本文参考:
    https://blog.csdn.net/qq_36667170/article/details/79275605
    https://blog.csdn.net/yuzaipiaofei/article/details/80891108
    https://blog.csdn.net/JianJuly/article/details/79017168

    展开全文
  • 主要介绍了Python 实现遥感影像波段组合的示例代码,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
  • python绘制影像组学训练集、测试集对应的ROC曲线以及瀑布图(rad-score 瀑布图) # 所有数据的瀑布图 tagets_all = df['label'] tagets_all = df.iloc[X_lasso.index]['label'] tagets_all.value_counts()...

    python绘制影像组学训练集、测试集对应的ROC曲线以及瀑布图(rad-score 瀑布图)

     

    # 所有数据的瀑布图

    tagets_all = df['label']
    tagets_all = df.iloc[X_lasso.index]['label']
    
    tagets_all.value_counts()
    

    #

    # plt.style.use('fivethirtyeight')
    plt.style.use('seaborn-notebook')
    # plt.style.use('classic')
    plot_scaler = StandardScaler()
    plot_feature = plot_scaler.fit_transform(X_lasso)
    results = svm_model.predict_proba(plot_feature)[:,1]
    results = results.reshape(-1,1)
    scaler = MinMaxScaler((-1,1))
    results = scaler.fit_transform(results)
    results = (results.flatten())
    results[np.where(results < 0)] = resul
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