影像组学全流程Python代码

影像组学（Imaging Informatics）是医学图像分析与计算机视觉技术相结合的领域，常用于生物医学研究。利用Python编写全程代码可以涉及从数据预处理、特征提取到模型训练和结果分析等多个步骤。以下是一个简单的流程概述：

1. **数据获取**：你可以使用Pandas库读取DICOM或NIFTI等医学图像文件，并转换成NumPy数组。

import pandas as pd
import nibabel as nib
data = nib.load('image.nii.gz').get_fdata()

2. **预处理**：包括图像去噪、平滑、标准化等，可以用skimage或nilearn等库。

from skimage import filters
smoothed_data = filters.gaussian_filter(data, sigma=1)

3. **特征提取**：例如利用OpenCV进行边缘检测、纹理分析或深度学习框架如TensorFlow或PyTorch提取卷积神经网络特征。

import cv2
edges = cv2.Canny(smoothed_data, threshold1=50, threshold2=150)

4. **分割和配准**：可以使用SimpleITK或scikit-image对图像进行分割或配准操作。

from SimpleITK import sitkResample
resampled_image = sitk.Resample(image, reference_image, ...)

5. **模型训练**：如果涉及到机器学习，可以使用scikit-learn、Keras或PyTorch构建模型并训练。

from tensorflow.keras.models import Sequential
model = Sequential([...])
model.fit(train_data, train_labels, validation_data=(val_data, val_labels))

6. **结果分析和可视化**：最后，将预测结果转化为可视化图像或统计报告。

import matplotlib.pyplot as plt
plt.imshow(model.predictions[0], cmap='gray')