使用Pyradiomics提取图像影像组学特征

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)