[pyradiomics][python]pyradiomics所有whl文件下载地址汇总

源码地址：https://github.com/AIM-Harvard/pyradiomics
pyradiomics是一个开源的Python软件包，专门用于从医学影像中提取高通量的定量特征，这些特征被称为影像组学(Radiomics)特征。以下是关于pyradiomics的详细介绍：

一、基本概念

pyradiomics是基于影像组学的理念开发的。影像组学的概念最早由荷兰马斯特里赫特大学的Lambin在2012年提出，它是指从医学影像中高通量地提取大量描述肿瘤等病变特征的影像特征。这些特征可以通过机器学习等方法建立预测模型，用于更深层次的数据挖掘、预测和分析。

二、特征提取

pyradiomics可以从医学影像中提取大量的定量特征，这些特征包括形状特征、直方图特征、灰度共生矩阵特征、灰度大小区域矩阵特征等。这些特征可以提供关于图像中组织结构和分布的信息，对于辅助医学诊断和治疗方案选择具有重要意义。

三、应用场景

pyradiomics在医学领域有广泛的应用，特别是在肿瘤学、神经科学、心血管疾病等领域。通过提取和分析医学影像中的大量图像特征，可以揭示潜在的生物学特征、疾病信息和治疗预测。此外，它还可以用于预后评估、疗效预测以及疾病情况的评估。

四、使用步骤

使用pyradiomics进行特征提取的基本步骤包括：

数据准备：准备医学影像数据，可以是CT扫描、MRI、PET等。
安装并导入pyradiomics库。
初始化特征提取器，并设置相关参数，如图像类型、特征类等。
提取特征：使用pyradiomics提供的API导入影像数据并进行特征提取。
输出和分析提取到的特征。
五、价值与意义

pyradiomics作为一个开源的Python软件包，为医学研究人员和临床医生提供了一个强大的工具，可以从医学影像中提取出有价值的定量特征。这些特征不仅可以用于辅助诊断，还可以为治疗方案的制定和预后评估提供更多信息。此外，pyradiomics的开源性和灵活性使得研究人员可以根据自己的需求进行定制化的特征提取和分析。
为了方便大家安装pyradiomics安装特将whl文件汇总如下：

如果您的python环境为3.7版本那么很可能你安装不上simpleITK模块，为此您需要先下载SimpleITK-2.2.1-cp37-cp37m-win-amd64.whl安装和这个whl文件然后在安装pyradiomics即可，当然只有3.7版本有这个问题，>=3.8的python很轻松自动安装完成simpleITK模块。