Attractive ラジオミクス解析
484個のテクスチャー項目を一度に計算。機械学習研究を強力にサポートします。
オリジナル画像に加え、LoGフィルター・ウェーブレット変換画像も同時に計算することができ、最大4840個のパラメータを一度に計算できます。
・Basic 3Dの簡便な操作による領域抽出機能で、計算領域の作成が大変便利です。
・他のモダリティや別時相のデータの位置情報を統合できるため、例えば造影データでROIを作成し、非造影データに当てはめることが可能です。
・IBSIデジタルファントムの計算結果はリファレンスと完全に一致しており、標準的な計算方法を採用しています。
採用しているテクスチャー項目は以下のとおりです
Morphology
Local intensity
statistics
Intensity Histogram
Intensity volume histogram
GL Co-occurrence matrix(2D_averaged)
GL Co-occurrence matrix(2D_slice-merged)
GL Co-occurrence matrix(2D_direction-merged)
GL Co-occurrence matrix(2.5D_merged)
GL Co-occurrence matrix(3D_averaged)
GL Co-occurrence matrix(3D_merged)
GL Run length matrix (2D_averaged)
GL Run length matrix (2D_slice-merged)
GL Run length matrix (2D_direction-merged)
GL Run length matrix (2.5D_merged)
GL Run length matrix (3D_averaged)
GL Run length matrix (3D_merged)
GL Size zone matrix(2D)
GL Size zone matrix(2.5D)
GL Size zone matrix(3D)
GL Distance zone matrix(2D)
GL Distance zone matrix(2.5D)
GL Distance zone matrix(3D)
Neighborhood grey tone difference matrix (2D)
Neighborhood grey tone difference matrix (2.5D)
Neighborhood grey tone difference matrix (3D)
Neighboring grey level dependence matrix(2D)
Neighboring grey level dependence matrix(2.5D)
Neighboring grey level dependence matrix(3D)
これら各項目をLoGフィルタ、Outllierフィルタ、ウェーブレット変換の画像で計算することができます。
補正 前
補正 後
一つのROI(VOI)を他のフェイズのデータ、または他のモダリティのデータに当てはめることができます。
身体の呼吸による変形は独自の非剛体レジストレーション(ローカルシフトレジストレーション)で対応することができます