PyRadiomics：一个开源的Python工具包，用于从2D和3D图像及二值掩码中提取放射组学特征。支持详情请见：http...

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简介：
PyRadiomics是一款开源的Python库，专门设计用于自动从医学影像数据中抽取复杂的放射组学特征，包括2D与3D图像分析。该工具包提供强大的功能来处理及解析二值掩码和原始图像数据，极大促进科研人员在肿瘤表型研究中的创新应用。欲了解更多详情，请访问：http... pyadiomics v3.0.1是一个在Linux、苹果系统及视窗操作系统中的Python软件包，用于从医学影像数据中提取放射学特征。此工具旨在建立一个标准化的放射分析参考标准，并提供经过测试与维护的开源平台以实现轻松且可重复地获取放射特性。通过这种方式，我们期望提高对放射功能的理解并扩大相关社区的影响范围。该平台支持2D和3D中的特征提取，并可用于计算感兴趣区域中每个特征的具体值（即“基于段”的方法）或生成特征图（即“基于体素”的方法）。需要注意的是，此软件包不适用于临床应用。使用本工具发表任何研究成果时，请引用以下出版物：van Griethuysen，JJM，Fedorov，A.等人的计算射线学表型的计算机放射学系统一文。 pyadiomics现支持的一阶统计和基于形状（2D及3D）的功能类包括但不限于上述提及的内容。

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PyRadiomics：一个开源的Python工具包，用于从2D和3D图像及二值掩码中提取放射组学特征。支持详情请见：http...

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PyRadiomics是一款开源的Python库，专门设计用于自动从医学影像数据中抽取复杂的放射组学特征，包括2D与3D图像分析。该工具包提供强大的功能来处理及解析二值掩码和原始图像数据，极大促进科研人员在肿瘤表型研究中的创新应用。欲了解更多详情，请访问：http... pyadiomics v3.0.1是一个在Linux、苹果系统及视窗操作系统中的Python软件包，用于从医学影像数据中提取放射学特征。此工具旨在建立一个标准化的放射分析参考标准，并提供经过测试与维护的开源平台以实现轻松且可重复地获取放射特性。通过这种方式，我们期望提高对放射功能的理解并扩大相关社区的影响范围。该平台支持2D和3D中的特征提取，并可用于计算感兴趣区域中每个特征的具体值（即“基于段”的方法）或生成特征图（即“基于体素”的方法）。需要注意的是，此软件包不适用于临床应用。使用本工具发表任何研究成果时，请引用以下出版物：van Griethuysen，JJM，Fedorov，A.等人的计算射线学表型的计算机放射学系统一文。 pyadiomics现支持的一阶统计和基于形状（2D及3D）的功能类包括但不限于上述提及的内容。

基于1D、2D和3D特征向量的CNN分类器：利用预提取特征向量而非自动从图像中提取特征的CNN网络...

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本文提出了一种创新性的卷积神经网络(CNN)分类方法，该方法使用预先提取的一维、二维及三维特征向量进行训练和分类，而无需从头开始自动抽取图像中的特征。这种方法简化了模型复杂性并提高了计算效率，在多种应用场景中展现了优越的性能。 CNN 深度网络由内置的特征提取（展平）层和分类层组成。通过省略特征提取层（如转换层、ReLU 层、池化层），可以直接将 GLCM、LBP 和 MFCC 等特征提供给 CNN，使其仅用于单独分类。这可以通过只使用全连接层来构建 CNN 架构实现，并有助于对音频数据进行分类。我曾使用过 C->R->F->F->F 这样的架构。

Slicer安装包（适用于放射组学特征提取等功能）

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本软件包提供Slicer平台的安装程序，专为医学影像分析设计，尤其适合用于放射组学特征提取、数据分析及可视化等复杂任务。 Slicer是一款常用的临床数据分析工具，适用于MR等影像数据的分析，并且可以内部配置Python程序，例如用于放射组学特征提取的pyradiomics库。

从图像中提取Haar特征

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简介：本文介绍了一种基于Haar特征的图像处理技术，详细阐述了如何从图像中高效地提取这些特征，为后续的人脸检测等应用奠定基础。针对输入图像提取其Haar特征的代码可以与大家分享。以下是可运行的示例代码：（此处省略了具体的代码内容及链接分享）

从二值图像中提取形状特征并在图上显示

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本研究专注于从二值图像中精确提取形状特征，并在原始图像上直观展示这些特征，以增强视觉分析效果。通过对图像进行二值化处理来获取连通域，并对每个区域提取形状特征以获得诸如周长、面积等几何属性。

3D Slicer 5.0.2 安装包（适用于影像组学特征提取等功能）

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简介：3D Slicer 5.0.2是一款强大的开源医学影像处理软件，提供先进的影像分析工具，特别适合进行影像组学特征提取等复杂任务。 Slicer-5.0.2-win-amd64.exe 是一个开源的医学影像分析与可视化平台。从功能角度来看，它提供了非常丰富且交互性强的操作界面，用户可以导入医学影像，并进行分割、重建、配准、标记点选择以及测量等操作。该软件内置了多种模块，例如优秀的配准模块和全面的交互式分割及重建工具，还支持图像重采样、裁剪、滤波等多种功能。如果这些默认的功能不能满足用户的需求，还可以通过安装插件来扩展其能力；平台上有上百个开源插件供选择，涵盖各种高级处理需求。即使如此仍无法找到所需内容的话，则可以自行编写特定的插件以实现个性化需求。

PyRadiomics：影像组学Python代码

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PyRadiomics是一款用于医学影像分析的开源Python软件包，它能够从DICOM图像中提取丰富的定量特征，广泛应用于肿瘤研究和放射学。 pyradiomics是一个用于影像组学研究的Python代码库。

一个利用稀疏编码算法进行特征提取与图像分类的Python工具_代码_下载

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这是一个基于稀疏编码算法实现特征提取和图像分类功能的Python工具，提供源码下载服务，适用于计算机视觉领域的研究和开发。一组 Python 工具用于利用稀疏编码算法进行特征提取和图像分类。稀疏编码是一种无监督方法，旨在从数据集中学习过完备字典以高效表示信号或数据点。每个信号都可以通过字典中的原子的稀疏线性组合来表示。支持的求解器包括： - 正交匹配追踪 (OMP) - 批量 OMP - 集团 OMP - 非负 OMP - 迭代硬阈值字典学习算法旨在从数据中获取一个合适的字典，其目标函数通常涉及稀疏性和重建误差的平衡。例如，可以从自然图像块中提取特征并生成相应的过完备字典。用于训练和优化这些字典的支持方法包括： - K-SVD 及其近似变体 - 在线词典学习 - 投影梯度下降在特征提取方面，该工具集支持以下方法： - 利用稀疏编码的空间金字塔匹配 - 卷积特征编码器 - 密集 SIFT 提取对于图像分类任务，则可以使用基于字典和模型的算法，例如： - 一致 K-SVD - 基于稀疏表示的分类

基于Python的图像Gabor变换与特征提取详解

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本文章深入探讨了利用Python实现图像处理中的Gabor变换及其在特征提取方面的应用，为读者提供详尽的技术解析和实践指导。在深度学习出现之前，图像识别领域有两大重要人物：“Gabor帮主”与“SIFT慕容小哥”。如今，随着CNN网络及大数据样本的应用，这些传统方法的地位已被深度学习技术所取代。然而，在缺乏大规模数据集和计算资源的小规模应用场景中，“Gabor帮主”的作用依旧无法被替代。在IT界，虽然有许多基于C++、OpenCV或Matlab的Gabor图像变换与特征提取代码可供参考，但它们往往较为复杂且不直观。相比之下，基于Python语言实现的同类功能却很少见。经过博主的实际操作发现，在使用Python进行Gabor图像处理和特征提取时确实更为简便有效。

从 MATLAB 图（Fig）文件中提取数据（适用于 2D 和 3D 图形）.zip

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本资源提供了一种方法来解析MATLAB图（fig）文件，并从中抽取二维和三维图形的数据，便于数据分析与再利用。适合需要处理大量MATLAB图像的科研人员和技术工程师使用。在MATLAB中，图形文件（通常为.fig文件）用于存储用户界面组件和图形对象的数据与属性，包括2D和3D绘图内容。这些文件记录了整个图形窗口的所有设置及数据信息，在数据分析过程中扮演着重要角色。 1. **.fig 文件结构**：每个 .fig 文件是MATLAB工作空间中保存的序列化表示形式，包含轴、线条、文本等元素及其属性，如颜色和线型设定。 2. **提取数据步骤**： - 使用 `load` 函数加载.fig文件。例如：`load(myFigure.fig)`； - 加载后，在工作区将出现一个以图形句柄为键值的结构数组。主轴的句柄可能是 `handles.axis1` ； - 数据通常存储在对象属性如 `XData`, `YData` 和 `ZData` 中，可直接通过句柄访问这些数据。 3. **解析数据**：有时，复杂的数据需要使用MATLAB函数进行转换处理。例如：嵌套结构或cell数组可能需要用到 `struct2cell` 或者 `cell2mat` 函数来展开和合并。 4. **重新绘制图形**：可以根据提取的原始数据利用绘图函数在新窗口中重现原图，如使用 `plot(x, y)` 创建二维线性图表或者用 `surf(x, y, z)` 生成三维表面图像。 5. **注意事项**： - 当.fig文件内包含多个对象时，请确保正确识别目标图形的句柄； - 对于非默认属性的数据处理（例如用户自定义的），需要仔细检查所有可能相关的属性以找到所需数据； - .fig 文件仅保存最终显示结果，不包括生成原始图像所需的代码或初始数据。因此，若需获取源数据，请从原始文件中提取。 6. **深入探索**：通过 `get` 和 `set` 函数可以进一步了解和操作图形对象的属性值。 7. **扩展功能**：利用第三方工具如 `fig2struct` 或者 MATLAB 的 GUIDE 工具，能够更便捷地解析复杂.fig文件的操作需求。总的来说，从MATLAB图（.fig）文件中提取数据包括加载、获取句柄和访问属性等步骤，并且需要熟悉MATLAB的绘图函数才能有效地复用与分析二维或三维图形。