GLCM autocorrelation

GLCM自相关是指在灰度共生矩阵（GLCM）中，同一灰度级别的像素对之间的自相关。它是GLCM特征提取中的一种特征，可以用来描述图像的纹理特征。自相关值越高，表示图像中同一灰度级别的像素对越相似，纹理越趋于均匀；自相关值越低，表示图像中同一灰度级别的像素对越不相似，纹理越趋于粗糙。可以使用`greycoprops`函数来计算GLCM自相关特征，传入参数为GLCM和`'autocorrelation'`。

相关问题

python里面怎么在数据表里提取出名称为'original:firstorder:RobustMeanAbsoluteDeviation', 'log-sigma-4-0-mm-3D:firstorder:InterquartileRange', 'log-sigma-5-0-mm-3D:glszm:SmallAreaEmphasis', 'wavelet-LLH:firstorder:InterquartileRange', 'wavelet-LLH:firstorder:Uniformity', 'wavelet-HHL:firstorder:Mean', 'wavelet-HHH:firstorder:Mean', 'wavelet-LLL:glcm:Autocorrelation', 'wavelet-LLL:glcm:ClusterProminence',的特征值

可以使用 pandas 库中的 loc 方法来提取一个数据表中特定行和列的数据。假设你的数据表名为 df，那么以下代码可以提取出你所需的列和行：

df.loc[:, ['original:firstorder:RobustMeanAbsoluteDeviation', 'log-sigma-4-0-mm-3D:firstorder:InterquartileRange', 'log-sigma-5-0-mm-3D:glszm:SmallAreaEmphasis', 'wavelet-LLH:firstorder:InterquartileRange', 'wavelet-LLH:firstorder:Uniformity', 'wavelet-HHL:firstorder:Mean', 'wavelet-HHH:firstorder:Mean', 'wavelet-LLL:glcm:Autocorrelation', 'wavelet-LLL:glcm:ClusterProminence']]

这会返回一个新的数据表，其中包含了你所需的列和所有行的数据。

请用r构建nomogram的代码，其中我的变量名称为 `original:firstorder:RobustMeanAbsoluteDeviation` ，`log-sigma-4-0-mm-3D:firstorder:InterquartileRange` ，`log-sigma-5-0-mm-3D:glszm:SmallAreaEmphasis` ，`wavelet-LLH:firstorder:InterquartileRange` ，`wavelet-LLH:firstorder:Uniformity` ， `wavelet-HHL:firstorder:Mean` ， `wavelet-HHH:firstorder:Mean` ，`wavelet-LLL:glcm:Autocorrelation` ， `wavelet-LLL:glcm:ClusterProminence`

首先需要安装`rms`包和`Hmisc`包，这两个包提供了绘制nomogram的函数。然后按照如下代码构建nomogram：

library(rms)
library(Hmisc)

# 构建数据框 df，包含每个变量的取值
df <- data.frame(
  `original:firstorder:RobustMeanAbsoluteDeviation` = c(0, 0.5, 1),
  `log-sigma-4-0-mm-3D:firstorder:InterquartileRange` = c(0, 0.5, 1),
  `log-sigma-5-0-mm-3D:glszm:SmallAreaEmphasis` = c(0, 0.5, 1),
  `wavelet-LLH:firstorder:InterquartileRange` = c(0, 0.5, 1),
  `wavelet-LLH:firstorder:Uniformity` = c(0, 0.5, 1),
  `wavelet-HHL:firstorder:Mean` = c(0, 0.5, 1),
  `wavelet-HHH:firstorder:Mean` = c(0, 0.5, 1),
  `wavelet-LLL:glcm:Autocorrelation` = c(0, 0.5, 1),
  `wavelet-LLL:glcm:ClusterProminence` = c(0, 0.5, 1)
)

# 构建 nomogram
n <- nomogram(
  data = df,
  fun = function(x) 0.5, # 预测函数，这里假设预测为常数 0.5
  varname = c(
    "RobustMeanAbsoluteDeviation",
    "InterquartileRange(log-sigma-4-0-mm-3D)",
    "SmallAreaEmphasis(log-sigma-5-0-mm-3D)",
    "InterquartileRange(wavelet-LLH)",
    "Uniformity(wavelet-LLH)",
    "Mean(wavelet-HHL)",
    "Mean(wavelet-HHH)",
    "Autocorrelation(wavelet-LLL)",
    "ClusterProminence(wavelet-LLL)"
  ),
  funlabel = "Predicted Probability",
  xfrac = 0.5,
  yfrac = 0.5,
  lp = function(x) log(x / (1 - x)),
  xlab = "Variable values",
  ggtheme = theme_bw()
)

# 绘制 nomogram
plot(n, lpscale = TRUE)

输出结果即为所求的 nomogram。需要注意的是，变量名称中的冒号需要转义，即用反斜杠`\`进行转义。