目錄

1、形狀特征（14個(gè)）

2、一階特征（18個(gè)）?

灰度共生矩陣特征（24個(gè)）??

灰度區(qū)域大小矩陣特征（16個(gè)）?? ?

灰度行程矩陣特征（16個(gè)）?? ?

鄰域灰度差矩陣特征（5個(gè)）?? ?

灰度相關(guān)矩陣（14個(gè)）?? ?

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參考文獻(xiàn)：https://blog.csdn.net/JianJuly/article/details/79118753https://blog.csdn.net/JianJuly/article/details/79118753

每個(gè)類別具體的影像組學(xué)特征可參照Radiomic Features — pyradiomics v3.0.1.post11+g03d23f7 documentationhttps://pyradiomics.readthedocs.io/en/latest/features.html

1、形狀特征（14個(gè)）

?? ?
Mesh Volume（網(wǎng)格體積）
Voxel Volume（體素體積）
Surface Area（表面積）
Surface Area to Volume ratio（表面積體積比）
Sphericity（球度）
Maximum 3D diameter（最大3D直徑）
Maximum 2D diameter (Slice)（最大2D直徑（切片））
Maximum 2D diameter (Column)（最大2D直徑（列））
Maximum 2D diameter (Row)（最大2D直徑（行））
Major Axis Length（最大軸長(zhǎng)度）
Minor Axis Length（第二大軸長(zhǎng)度）
Least Axis Length（最短軸長(zhǎng)度）
Elongation（伸長(zhǎng)率）
Flatness（平面度）

2、一階特征（18個(gè)）?

? ?
Energy（能量）
Total Energy（總能量）
Entropy（熵）
Minimum（最小值）
10th percentile（第十百分位）
90th percentile（第九十百分位）
Maximum（最大值）
Mean（均值）
Median（中值）
Interquartile Range（四分位范圍）
Range（極差）
Mean Absolute Deviation (MAD)（平均絕對(duì)偏差）
Robust Mean Absolute Deviation（rMAD，魯棒平均絕對(duì)偏差）
Root Mean Squared（RMS，均方根）
Skewness（偏度）
Kurtosis（峰度）
Variance（方差）
Uniformity（均勻性）

灰度共生矩陣特征（24個(gè)）??

?
Autocorrelation（自相關(guān)）
Joint Average（聯(lián)合平均）
Cluster Prominence（集群突出）
Cluster Shade（集群陰影）
Cluster Tendency（集群趨勢(shì)）
Contrast（對(duì)比度）
Correlation（相關(guān)性）
Difference Average（差平均）
Difference Entropy（差熵）
Difference Variance（差方差）
Joint Energy（聯(lián)合能量）
Joint Entropy（聯(lián)合熵）
Informational Measure of Correlation 1（IMC 1，相關(guān)信息測(cè)度1）
Informational Measure of Correlation 2（IMC 2，相關(guān)信息測(cè)度2）
Inverse Difference Moment（IDM，逆差矩）
Maximal Correlation Coefficient（MCC，最大相關(guān)系數(shù)）
Inverse Difference Moment Normalized（IDMN，歸一化逆差矩）
Inverse Difference（ID，逆差）
Inverse Difference Normalized（IDN，歸一化逆差）
Inverse Variance（逆方差）
Maximum Probability（最大概率）
Sum Average（和平均）
Sum Entropy（和熵）
Sum of Squares（和方差）

灰度區(qū)域大小矩陣特征（16個(gè)）?? ?

Small Area Emphasis（SAE，小面積強(qiáng)調(diào)）
Large Area Emphasis（LAE，大面積強(qiáng)調(diào)）
Gray Level Non-Uniformity（GLN，灰度不均勻性）
Gray Level Non-Uniformity Normalized（GLNN，歸一化灰度不均勻性）
Size-Zone Non-Uniformity（SZN，區(qū)域大小不均勻性）
Size-Zone Non-Uniformity Normalized（SZNN，歸一化區(qū)域大小不均勻性）
Zone Percentage（ZP，區(qū)域百分比）
Gray Level Variance（GLV，灰度方差）
Zone Variance（ZV，區(qū)域方差）
Zone Entropy（ZE，區(qū)域熵）
Low Gray Level Zone Emphasis（LGLZE，低灰度區(qū)域強(qiáng)調(diào)）
High Gray Level Zone Emphasis（HGLZE，高灰度區(qū)域強(qiáng)調(diào)）
Small Area Low Gray Level Emphasis（SALGLE，小區(qū)域低灰度強(qiáng)調(diào)）
Small Area High Gray Level Emphasis（SAHGLE，小區(qū)域高灰度強(qiáng)調(diào)）
Large Area Low Gray Level Emphasis（LALGLE，大區(qū)域低灰度強(qiáng)調(diào)）
Large Area High Gray Level Emphasis（LAHGLE，大區(qū)域高灰度強(qiáng)調(diào)）

灰度行程矩陣特征（16個(gè)）?? ?

Short Run Emphasis（SRE，短行程強(qiáng)調(diào)）
Long Run Emphasis（LRE，長(zhǎng)行程強(qiáng)調(diào)）
Gray Level Non-Uniformity（GLN，灰度不均勻性）
Gray Level Non-Uniformity Normalized（GLNN，歸一化灰度不均勻性）
Run Length Non-Uniformity（RLN，行程不均勻性）
Run Length Non-Uniformity Normalized（RLNN，歸一化行程不均勻性）
Run Percentage（RP，行程百分比）
Gray Level Variance（GLV，灰度方差）
Run Variance（RV，行程方差）
Run Entropy（RE，行程熵）
Low Gray Level Run Emphasis（LGLRE，低灰度行程強(qiáng)調(diào)）
High Gray Level Run Emphasis（HGLRE，高灰度行程強(qiáng)調(diào)）
Short Run Low Gray Level Emphasis（SRLGLE，短行程低灰度強(qiáng)調(diào)）
Short Run High Gray Level Emphasis（SRHGLE，短行程高灰度強(qiáng)調(diào)）
Long Run Low Gray Level Emphasis（LRLGLE，長(zhǎng)行程低灰度強(qiáng)調(diào)）
Long Run High Gray Level Emphasis（LRHGLE，長(zhǎng)行程高灰度強(qiáng)調(diào)）

鄰域灰度差矩陣特征（5個(gè)）?? ?

Coarseness（粗糙度）
Contrast（對(duì)比度）
Busyness（繁忙度）
Complexity（復(fù)雜度）
Strength（強(qiáng)度）

灰度相關(guān)矩陣（14個(gè)）?? ?

Small Dependence Emphasis（SDE，小依賴強(qiáng)調(diào)）
Large Dependence Emphasis（LDE，大依賴強(qiáng)調(diào)）
Gray Level Non-Uniformity（GLN，灰度不均勻性）
Dependence Non-Uniformity（DN，依賴不均勻性）
Dependence Non-Uniformity Normalized（DNN，歸一化依賴不均勻性）
Gray Level Variance（GLV，灰度方差）
Dependence Variance（DV，依賴方差）
Dependence Entropy（DE，依賴熵）
Low Gray Level Emphasis（LGLE，低灰度強(qiáng)調(diào)）
High Gray Level Emphasis（HGLE，高灰度強(qiáng)調(diào)）
Small Dependence Low Gray Level Emphasis（SDLGLE，小依賴低灰度強(qiáng)調(diào)）
Small Dependence High Gray Level Emphasis（SDHGLE，小依賴高灰度強(qiáng)調(diào)）
Large Dependence Low Gray Level Emphasis（LDLGLE，大依賴低灰度強(qiáng)調(diào)）
Large Dependence High Gray Level Emphasis（LDHGLE，大依賴高灰度強(qiáng)調(diào)）

小波特征

（744個(gè)）?? ?待補(bǔ)充
?

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的【pyradiomics学习】——影像组学特征的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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