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。

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採用しているテクスチャー項目は以下のとおりです

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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)

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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。

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次にAggregating features​（特徴量の計算方法）についてご紹介。

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1. BTW3（スライス単位の方向平均）2D:by slice, without merging

処理フロー:

各2Dスライスごとに4方向（0°, 45°, 90°, 135°）のGLCMを計算

各方向行列から特徴量を個別に算出

全方向・全スライスの特徴量を算術平均

 

2. SUJT（スライス内方向統合）2D:by slice, with merging by slice

処理フロー:

各スライス内の全方向GLCMを加算統合

統合行列から特徴量を算出

全スライスの特徴量を平均

 

3. JJUI（方向別スライス統合）).2D:by slice, with merging by direction

処理フロー:

各方向ごとに全スライスのGLCMを加算統合

方向別統合行列から特徴量を算出

全方向の特徴量を平均

 

4. ZW7Z（全2D方向統合）2D:by slice, with full merging

処理フロー:

全スライス・全方向のGLCMを加算統合

単一統合行列から特徴量を算出

 

5. ITBB（3D方向平均）)3D:as volume, without merging

処理フロー:

3Dボリュームに対し13方向のGLCMを計算

各方向行列から特徴量を個別算出

全方向の特徴量を平均

 

6. IAZD（全3D方向統合）)3D:as volume, with full merging

処理フロー:

3D空間の全13方向GLCMを加算統合

単一統合行列から特徴量を算出