Pyradiomics: Является ли «3D-объект (по-срезу)» средним значением для 2D-срезов, полученных из всей 3D-рентабельности инвестиций?

Что вы подразумеваете под 3D-функцией (по срезу)? Где это упоминается?

PyRadiomics имеет как трехмерное, так и двухмерное извлечение, с той разницей, что для 2D не используются смещения, которые перемещаются между срезами. Следовательно, нет никакой разницы в характеристиках первого порядка или формы, а для функций текстуры все срезы объединены, например, GLSZM определяет только 2D-зоны, GLRLM только запускает в плоскости, а GLCM / NGTDM / GLDM рассматривают только смежные воксели в плоскости как соседи.

"force2D [False]: Boolean, установлено значение true для принудительного вычисления текстуры по фрагментам. Размер, который идентифицирует 'фрагмент', может быть определен в force2Ddimension"

Учитывая 3D ROI и настройку force2d = True, как будут сочетаться значения функций? у каждого среза есть свое текущее значение свойства текстуры, например, если ROI имеет 32 среза и force2D имеет значение True, будет 32 значения GLSZM, верно? , как эти ценности будут сочетаться? в среднем ?

Нет, дольки совмещены. Например, в случае GLSZM будет построена 1 матрица с использованием вокселей из всех слоев. Разница в том, что в 3D соседние воксели на других срезах считаются соседями, в силу 2D только соседние воксели на одном срезе являются соседями. Это приводит к тому, что зоны становятся 3D и 2D соответственно.

В случае GLCM, GLRLM, для каждого угла создается одна матрица (смещения, указывающие, где находится сосед). Затем для каждой матрицы вычисляются характеристики и возвращается среднее значение. В случае 3D-извлечения эти углы описывают смещения, которые перемещаются в плоскости, вне плоскости или в обоих направлениях. В случае 2D сохраняются только углы в плоскости. Т.е. рассчитывается меньше матриц, но те, которые есть, идентичны рассчитанным в 3D.

@JoostJM Я думаю, было бы хорошо добавить это объяснение в документацию, если его еще нет! Думаю, этот вопрос возникал раньше.

Понимаю, знаю, спасибо