3D Slicer 与 pyradiomics 相关操作汇总文档

一、3D Slicer 核心插件说明

1. slicerRadiomics 插件

核心功能：从医学影像（CT/MRI）中提取放射组学特征（形状、一阶统计、纹理特征等），将影像转化为量化生物标志物。
应用场景：肿瘤良恶性鉴别、预后预测、精准医疗研究、药物研发患者分层。
依赖库：核心依赖pyradiomics（Python 库），需搭配numpy、scipy、SimpleITK等。

2. Total Segmentator 插件

核心功能：基于深度学习的全自动 CT 影像分割，可快速分割 100 + 解剖结构（全身器官、特定血管 / 病变等）。
优势：适配不同扫描设备，支持 GPU 加速（1-2 分钟完成全身分割），可辅助手术规划、放疗靶区生成。
适用格式：支持 DICOM/NIfTI 格式影像。

二、Python 环境配置（conda+Jupyter）

conda 虚拟环境核心操作

（1）创建环境（指定 Python 版本，适配 pyradiomics）

python 复制代码

# 创建Python 3.10的环境（pyradiomics兼容3.7-3.10）
conda create -n slicer2 python=3.10 -y

（2）激活 / 退出环境

bash

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conda activate slicer2  # 激活目标环境
conda deactivate        # 退出当前环境

（3）删除环境

bash

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conda env list          # 查看所有环境，确认目标环境名称
conda remove -n 环境名 --all  # 彻底删除环境（需先退出）
jupyter kernelspec remove 环境名  # 同步删除对应的Jupyter Kernel

（4）环境包管理

bash

复制代码

# 导出环境包列表
pip freeze > 包列表文件名.txt
# 从列表安装包
pip install -r 包列表文件名.txt

2. Jupyter Notebook Kernel 配置

（1）注册 Kernel（让 Jupyter 识别 conda 环境）

bash

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# 激活目标环境（如slicer2）
conda activate slicer2
# 安装ipykernel依赖
pip install ipykernel
# 注册Kernel（--user避免权限问题）
python -m ipykernel install --user --name slicer2 --display-name "Python (slicer2)"

（2）验证与切换 Kernel

启动 Jupyter：jupyter notebook
新建 Notebook 时选择 "Python (slicer2)"；已有 Notebook 通过「Kernel → Change Kernel」切换。
查看已安装 Kernel：jupyter kernelspec list

（3）删除冗余 Kernel

bash

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jupyter kernelspec remove slicer2  # 对应环境删除后同步清理

3. Jupyter Notebook 快捷键

删除单元格：命令模式（Esc 进入）下按两次d（dd）
撤销删除：命令模式下按z
模式切换：编辑模式（绿色边框）按Esc进入命令模式，命令模式按Enter进入编辑模式

三、pyradiomics 安装问题及解决方案

1. 核心安装命令（优先推荐）

bash

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# 激活conda环境后执行
pip install --upgrade pip setuptools wheel
pip install numpy==1.21.5 scipy==1.7.3 SimpleITK==2.1.1  # 先安装依赖
pip install pyradiomics  # 安装稳定版
# 若需最新开发版（官方仓库）
pip install git+https://github.com/Radiomics/pyradiomics.git

2. 常见错误及解决方法

（1）"Failed to build pyradiomics"

原因：缺少 C 编译工具（Windows）或依赖库不全。
解决：Windows 安装「Visual C++ Build Tools」（勾选 "Desktop development with C++"），重启后重新安装。

（2）"ModuleNotFoundError: No module named 'numpy'"

原因：numpy 安装在其他环境，或安装损坏。
解决：在当前环境重新安装指定版本：pip install numpy==1.21.5，若仍失败则卸载后重装。

（3）Python 版本不兼容

原因：pyradiomics 暂不支持 Python 3.11+（如 3.14）。
解决：创建 Python 3.10 环境（参考 "conda 环境创建" 步骤），在新环境中安装。

（4）仓库地址错误（"无 setup.py"）

原因：使用了非官方仓库（如mvallieres/radiomics）。
解决：改用官方仓库安装（见核心安装命令）。

3. 验证安装成功

python

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# 在Python终端或Jupyter中执行
import radiomics
import numpy
print("pyradiomics版本：", radiomics.__version__)
print("numpy版本：", numpy.__version__)

四、关键文件操作与特征提取

1. pyradiomics 特征提取示例

python

复制代码

from radiomics import featureextractor

# 初始化提取器
extractor = featureextractor.RadiomicsFeatureExtractor()
# 执行提取（输入影像文件和标签文件）
feature_result = extractor.execute('image.nrrd', 'label.nrrd')
# 打印前5个特征（验证结果）
for i, (key, value) in enumerate(feature_result.items()):
    if i < 5:
        print(f"{key}: {value}")

2. 常见提示说明

提示 "GLCM is symmetrical..."：并非错误，是 GLCM 特征计算的冗余提示，不影响结果，可通过日志隐藏： python
复制代码
```
import logging
logging.getLogger('radiomics').setLevel(logging.ERROR)
```

五、注意事项

环境兼容性：pyradiomics 对 Python 版本要求严格（3.7-3.10），避免使用 3.11 + 版本。
路径问题：特征提取时，确保image.nrrd和label.nrrd路径正确，且两者空间维度、分辨率一致。
权限问题：Jupyter Kernel 注册时需加--user参数，避免无管理员权限导致安装失败。