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数据提取必须包括定义大量值。特征分为语义和非语义：第一类涉及肿瘤直径、体积和形状等数据，而第二类涉及从图像的数学阐述中提取的数据。特征也可以根据其定义模式进行区分。一阶变量涉及肿瘤体素的信号值，与其空间分布无关，而二阶数据涉及信号空间分布的分析：所谓的纹理分析。纹理被定义为“具有亮度、颜色、大小和形状特征的表面上元素或图案的规则重复”。还有关于肿瘤空间特征的特征：基于形状的特征。最后，可以通过使用分形分析肿瘤来计算不同的数据集：基于分形的特征。随后必须选择数据以识别非冗余、稳定和相关的数据，这些数据最有可能定义具有良好诊断性能的模型 [13]。具体来说，可以通过评估在不同时间重复测试或使用不同肿瘤分割方法的数据的一致性来计算稳定性。
用于 PET 成像分析的放射组学和人工智能
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