本筆記來源于B站Up主: 有Li 的影像組學(xué)系列教學(xué)視頻
本節(jié)(42)主要內(nèi)容：影像組學(xué)特征提取問題解決過程復(fù)現(xiàn)

問題來源于李博士影像組學(xué)交流群里一個朋友的提問：

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最開始李博士認(rèn)為是由于影像組學(xué)提取過程中對于邊緣層的處理不一樣所致，于是建議在這10層的基礎(chǔ)上分別外擴5層（也就是一共20層）再來提取特征。但是嘗試之后，這位朋友得到了3個不同的結(jié)果。對比這些結(jié)果之后發(fā)現(xiàn)，只有first order這類特征值不一樣，其它的都一樣(除外小波變換后衍生的特征值)。
shape特征值一致，而first order不一樣，這就意味著圖像已經(jīng)不是原來的圖像了。于是李博士懷疑是圖像保存過程中出現(xiàn)了問題（單獨保存這分析用的10層時）。李博士建議他把全部影像讀進去再保存，看一下結(jié)果如何。但這個假設(shè)還沒有來得及驗證。

然后李博士靈光乍現(xiàn)，想起來了最有可能導(dǎo)致這個問題的原因：在提取特征之前對圖像進行的標(biāo)準(zhǔn)化(Normalization)操作！
對整個圖層做標(biāo)準(zhǔn)化，和只對部分圖層做標(biāo)準(zhǔn)化，其結(jié)果必然不一樣。

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Tips：pyradiomics默認(rèn)不進行normalization，需自行設(shè)置。

李博士抽絲剝繭般的思維方法和解決問題技巧值得我們學(xué)習(xí)！

知識溫習(xí)：

順便復(fù)習(xí)一下pyradiomics里提取的各類特征類別和數(shù)目，以及first order19個指標(biāo)的名稱。

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original_firstorder_10Percentile
original_firstorder_90Percentile
original_firstorder_Energy
original_firstorder_Entropy
original_firstorder_InterquartileRange
original_firstorder_Kurtosis
original_firstorder_Maximum

original_firstorder_MeanAbsoluteDeviation

original_firstorder_Mean
original_firstorder_Median
original_firstorder_Minimum
original_firstorder_Range
original_firstorder_RobustMeanAbsoluteDeviation
original_firstorder_RootMeanSquared
original_firstorder_Skewness
original_firstorder_TotalEnergy
original_firstorder_Uniformity
original_firstorder_Variance

參考資料：
https://pyradiomics.readthedocs.io/en/latest/index.html