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目的 在又一条流水线(yet another pipeline,YAP)磁共振软件流水线框架基础上,增加对影像组学研究的支持.材料与方法 在YAP中实现了对Python语言的支持,使得YAP流水线中可以嵌入Python语言编写的处理器;在此基础上,利用PyRadiomics软件包在YAP中实现了影像组学处理流水线.利用流水线,对BRATS2017公开数据集的高级别胶质瘤和低级别胶质瘤分级问题进行了研究.结果 利用C++和Python混合编程,构建了完整的影像组学流水线,BRATS2017数据集的肿瘤分级在选择12个特征时,获得的最佳准确率达到了94.5%,受试者操作特性(receiver operating characteristic,ROC)曲线的曲线下面积(area under curve,AUC)达到了0.9650.结论 利用Python和C++的混合编程以及YAP框架提供的基础设施,可以方便地进行影像组学研究.

作者:李冬宝;宋阳;罗庆;谢海滨;杨光

来源:磁共振成像 2018 年 9卷 7期

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作者:
李冬宝;宋阳;罗庆;谢海滨;杨光
来源:
磁共振成像 2018 年 9卷 7期
标签:
图像处理,计算机辅助 磁共振成像 编程语言 医学
目的 在又一条流水线(yet another pipeline,YAP)磁共振软件流水线框架基础上,增加对影像组学研究的支持.材料与方法 在YAP中实现了对Python语言的支持,使得YAP流水线中可以嵌入Python语言编写的处理器;在此基础上,利用PyRadiomics软件包在YAP中实现了影像组学处理流水线.利用流水线,对BRATS2017公开数据集的高级别胶质瘤和低级别胶质瘤分级问题进行了研究.结果 利用C++和Python混合编程,构建了完整的影像组学流水线,BRATS2017数据集的肿瘤分级在选择12个特征时,获得的最佳准确率达到了94.5%,受试者操作特性(receiver operating characteristic,ROC)曲线的曲线下面积(area under curve,AUC)达到了0.9650.结论 利用Python和C++的混合编程以及YAP框架提供的基础设施,可以方便地进行影像组学研究.