PyRadiomics：如何使用 PyRadiomix 库从灰度运行长度矩阵中提取 .jpg 图像的特征

如何解决PyRadiomics：如何使用 PyRadiomix 库从灰度运行长度矩阵中提取 .jpg 图像的特征

我无法使用 PyRadiomix 库为 .jpg 文件提取 GLRLM 功能。它还有一个掩码输入，我不清楚。

import SimpleITK as sitk
from radiomics import glrlm
from radiomics import featureextractor

image = sitk.ReadImage('D:\Desert.jpg',imageIO="JPEGImageIO")
extractor = featureextractor.RadiomicsFeatureExtractor()
extractor = featureextractor.RadiomicsFeatureExtractor(binWidth=20,sigma=[1,2,3],verbose=True)
# Disable all feature classes,save firstorder
extractor.disableAllFeatures()
extractor.enableFeatureClassByName('glrlm')

extractor.enableFeaturesByName(glrlm=['SRE','LRE','GLN','GLNN','RLN','RLNN','RP','GLV','RV','RE','LGLRE','HGLRE','SRLGLE','SRHGLE','LRLGLRE','LRHGLRE'])
******result = extractor.execute(imagePath,labelPath)*******

我从 PyRadiomics 网站获得了此代码。但是在最后一行，我无法理解这两个参数

解决方法

来自documentation：

execute(imageFilepath,maskFilepath,label=None,label_channel=None,voxelBased=False)

计算放射组学特征以提供图像和掩码组合。它包括 以下步骤：

参数：

• imageFilepath – SimpleITK 图像，或指向图像文件位置的字符串
• ma​​skFilepath – SimpleITK 图像，或指向标签图文件位置的字符串
• label – 整数，要提取特征的标签值。如果未指定，则使用最后指定的标签。默认标签为 1。
• label_channel – 整数，当 maskFilepath 生成具有矢量像素类型的 SimpleITK.Image 时要使用的通道的索引。默认索引为 0。
• voxelBased – 布尔值，默认为 False。如果设置为 true，则执行基于体素的提取，否则基于分段。

因此在通话中

result = extractor.execute(imagePath,labelPath)

labelPath 在签名中扮演 maskFilepath 的角色。