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“For the most part, yes.”
关于PyRadiomics提取出的影像组学特征是否符合Image biomarker standardisation initiative（IBSI），PyRadiomics官方已给出答案：https://pyradiomics.readthedocs.io/en/latest/faq.html#does-pyradiomics-adhere-to-ibsi-definitions-of-features

简单归纳如下：
1、 PyRadiomics的开发考虑了IBSI，但部分提取出特征的定义有所不同。
2、 最主要的不同在灰度值离散化（gray value discretization），即binning的定义方式，以及重采样（resampling）方式。
3、 Binning的具体不同。PyRadiomics采用了固定的bin width，IBSI中如果进行了absolute-resegmentation或sigma-resegmentation则采用最小的resegmentation或sigma-resegmentation。
4、 重采样对齐方式不同。重采样过程中，IBSI规定从图像中心对齐，而PyRadiomics是从图像的一角对齐。
5、 重采样时灰度值近似方式不同。IBSI认为如果原始影像的数据类型精度低时，则重采样到类似的精度。PyRadiomics则无此考虑。
6、 Mask的重采样方法有差异。IBSI中提示可以采用不同的方法对mask进行插值。但PyRadiomics由于支持多个标签，为防止出错，仅使用最近邻插值法（nearest neighbor）。
7、 另有可通过设置调整PyRadiomics与IBSI的不同。IBSI中进行了absolute 和sigma resegmentation，但PyRadiomics中每次只能计算一种。
8、 峰度的计算，ISBI和PyRadiomics选择了不同的公式，有3的差别。
9、 此外，PyRadiomics对每个特征介绍时，与ISBI有差异的进行了提示。


总结，PyRadiomics与IBSI对影像组学特征的定义略有区别，但不能说孰优孰劣。且IBSI也仅是倡议（initiative），并非标准。只要在发表文章中申明使用了PyRadiomics进行的影像组学特征提取即可。如有审稿人或读者提出疑问，把PyRadiomics的官方解释“复制粘贴”就行了。

本文标签： 影像核磁共振数据处理不完全学习笔记

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