Pictologics提取图像特征（类似pyradiomics影像组学包）的详细使用指南

dr_yingli2026-05-16 10:44

Pictologics 详细使用指南

版本 ：v0.4.1
许可 ：Apache-2.0 | PyPI ：pictologics
主页 ：https://martonkolossvary.github.io/pictologics/

1. 概述

Pictologics 是一个 IBSI 合规（Image Biomarker Standardisation Initiative，图像生物标志物标准化倡议）的影像组学特征提取 Python 库。与 pyradiomics 相比，它采用声明式流水线（Pipeline）架构，用代码定义预处理步骤链，特征命名遵循 IBSI 4 字符代码标准。

与 pyradiomics 的核心差异

维度 pyradiomics pictologics
配置方式 YAML 参数文件 代码内 add_config() 声明式步骤
特征命名 自有命名（如 original_firstorder_Mean） IBSI 标准（如 mean_intensity_Q4LE）
掩膜值语义 correctMask 自动修正 显式 binarize_mask 步骤 + keep_largest_component
内部并行 无 Numba JIT 自动加速底层计算
跨配置去重 无 内置特征去重引擎
结果格式化 手动 pd.DataFrame 内置 format_results() + save_results()
过滤器 无 内置 Gabor / LoG / Laws / Riesz / Wavelet 等
加载格式 SimpleITK 全支持 DICOM 文件夹 / NIfTI / MHA / DICOM-SEG

2. 安装

bash 复制代码 
pip install pictologics

依赖清单（自动安装）

包名 版本要求 用途
numpy ≥ 2.0 数组运算
numba ≥ 0.62, < 0.63 JIT 编译加速
pandas ≥ 2.0 DataFrame 结果
pydicom ≥ 2.2 DICOM 读取
highdicom ≥ 0.22 DICOM-SEG 支持
nibabel ≥ 3.2 NIfTI 读取
SimpleITK --- 图像插值/重采样
PyWavelets ≥ 1.4 小波滤波
matplotlib ≥ 3.10 可视化
scipy ≥ 1.16 科学计算
tqdm ≥ 4.66 进度条
Pillow ≥ 11.1 图像 I/O
pyyaml ≥ 6.0 YAML 模板解析
pymcubes ≥ 0.1.6 Marching Cubes（形态学特征）
pyjpegls ≥ 1.0 JPEG-LS 解码（DICOM 压缩）

Numba JIT 预热

import pictologics 时会自动执行 Numba JIT 预热（约 30 秒），对 200+ 个核函数进行编译。可通过环境变量跳过：

python 复制代码 
import os
os.environ["PICTOLOGICS_DISABLE_WARMUP"] = "1"
import pictologics

⚠️ 注意：跳过预热后，首次调用 pipeline.run() 时 Numba 仍会延迟编译，首对数据耗时稍长。

3. 核心概念

3.1 Image Dataclass

python 复制代码 
from pictologics import Image

@dataclass
class Image:
    array: np.ndarray              # 3D (X, Y, Z) 浮点数组
    spacing: tuple[float, float, float]   # 体素间距 (mm)
    origin: tuple[float, float, float]    # 左上角原点 (mm)
    direction: np.ndarray | None   # 3×3 方向余弦矩阵
    modality: str = "Unknown"      # 模态标签
    source_mask: np.ndarray | None # 有效体素掩膜（布尔）

⚠️ 关键 ：array 使用 (X, Y, Z) 轴顺序（即 numpy 的 column-major），与 NIfTI 的 (i, j, k) 索引一致。

3.2 RadiomicsPipeline --- 核心流水线

python 复制代码 
from pictologics import RadiomicsPipeline

pipeline = RadiomicsPipeline(
    deduplicate=True,       # 启用跨配置特征去重（默认）
    load_standard=True,     # 加载标准模板配置（默认）
)

核心方法：

方法 说明
add_config(name, steps, source_mode) 注册一个处理配置
run(image, mask, config_names) 对一对 image/mask 执行指定配置
clear_log() 清空处理日志
get_all_standard_config_names() 列出所有标准配置名

3.3 SourceMode --- 源图像有效性模式

python 复制代码 
from pictologics import SourceMode
模式 枚举值 说明
FULL_IMAGE "full_image" 所有体素含真实数据（DICOM 完整 FOV）
ROI_ONLY "roi_only" 仅 ROI 内体素有效，外部为哨兵值（如 -2048）
AUTO "auto" 自动检测哨兵值，若检测到则按 ROI_ONLY 处理

4. 数据加载

4.1 load_image() --- 通用图像加载

python 复制代码 
from pictologics.loader import load_image

Image = load_image(
    path: str,                            # 文件夹路径（DICOM系列）或文件路径（.nii/.nii.gz/.mha/.dcm）
    dataset_index: int = 0,               # DICOM 数据集索引（多序列时选择第几个）
    recursive: bool = False,              # DICOM 文件夹中递归搜索最佳序列
    reference_image: Optional[Image] = None,  # 参考图像（用于重定位到同一空间）
    transpose_axes: tuple | None = None,  # 轴转置
    fill_value: float = 0.0,             # 重定位填充值
    apply_rescale: bool = True,          # DICOM RescaleSlope/Intercept
    subvoxel_tolerance: float = 0.5,     # 亚体素偏移容差
    subvoxel_warning_threshold: float = 0.01,
    min_overlap_fraction: float = 0.5,   # 最小重叠比例
)

支持的输入格式：

输入 识别方式 说明
DICOM 文件夹 path.is_dir() → _load_dicom_series() 自动扫描 .dcm 文件
.nii / .nii.gz 扩展名匹配 →_load_nifti() NIfTI-1 格式
.mha / .mhd 扩展名匹配 →_load_meta_image() MetaImage 格式
.dcm 扩展名匹配 →_load_dicom_file() 单文件 DICOM
DICOM-SEG 内容检测 →load_seg() DICOM 分割对象

4.2 load_seg() --- DICOM-SEG 加载

python 复制代码 
from pictologics import load_seg

# 从 DICOM-SEG 文件加载分割掩膜
mask = load_seg(
    "path/to/seg.dcm",
    reference_image=image_obj,         # 可选：参考图像
    combine_segments: bool = True,     # 合并多个 segment 为单一掩膜
)

4.3 create_full_mask() --- 全图掩膜

当没有提供掩膜时，生成覆盖整个图像的全 1 掩膜：

python 复制代码 
from pictologics import create_full_mask

full_mask = create_full_mask(image_obj)
# 等同于：所有体素都视为 ROI

4.4 load_and_merge_images() --- 多文件合并

加载多个掩膜文件并合并为单一体积：

python 复制代码 
from pictologics import load_and_merge_images

merged = load_and_merge_images(
    image_paths=["mask1.nii.gz", "mask2.nii.gz"],
    conflict_resolution="max",      # "max" / "sum" / "first"
    binarize=True,                  # 二值化输出
)

5. Pipeline 配置

5.1 add_config() --- 注册处理配置

python 复制代码 
pipeline.add_config(
    name="my_config",           # 唯一配置名
    steps=[...],                # 步骤列表（见下）
    source_mode="full_image",   # 源图像有效性模式
    sentinel_value=None,        # 显式哨兵值（可选）
)

5.2 步骤详解

5.2.1 resample --- 重采样
python 复制代码 
{
    "step": "resample",
    "params": {
        "new_spacing": (1.0, 1.0, 1.0),      # 目标体素间距 (mm)
        "interpolation": "linear",            # 图像插值：nearest / linear / bspline
        "mask_interpolation": "nearest",      # 掩膜插值：nearest（推荐）
        "mask_threshold": 0.5,                # 掩膜二值化阈值
        "round_intensities": False,           # 重采样后是否四舍五入
    },
}
5.2.2 resegment --- 强度重分割

根据强度范围重新定义 ROI（排除范围外的体素）：

python 复制代码 
{
    "step": "resegment",
    "params": {
        "range_min": -1000,   # 强度下限（如 CT 肺窗）
        "range_max": 200,     # 强度上限
    },
}
5.2.3 filter_outliers --- 异常值过滤
python 复制代码 
{
    "step": "filter_outliers",
    "params": {
        "sigma": 3.0,         # 标准差倍数（默认 3）
    },
}
5.2.4 round_intensities --- 强度取整
python 复制代码 
{"step": "round_intensities", "params": {}}

将浮点强度值四舍五入为整数，适用于某些离散化方法的要求。

5.2.5 keep_largest_component --- 保留最大连通域
python 复制代码 
{
    "step": "keep_largest_component",
    "params": {
        "apply_to": "both",   # "morph" / "intensity" / "both"
    },
}

等同于 pyradiomics 的 correctMask: true。

5.2.6 binarize_mask --- 掩膜二值化
python 复制代码 
{
    "step": "binarize_mask",
    "params": {
        "threshold": 0.5,                   # 阈值（≥ threshold → 1）
        "apply_to": "both",                 # "morph" / "intensity" / "both"
        # 或使用 mask_values：
        # "mask_values": 1,                 # 仅保留值为 1 的体素
        # "mask_values": [1, 2, 3],         # 保留多个值
        # "mask_values": (10, 100),         # 保留范围内的值
    },
}

⚠️ 重要 ：pictologics 的 ROI 掩膜使用 值 == 1 语义。如果掩膜中有多值标签，必须先用 binarize_mask 转换。

5.2.7 discretise --- 强度离散化
python 复制代码 
# 方法 1：固定 bin 数（FBN）
{
    "step": "discretise",
    "params": {
        "method": "FBN",
        "n_bins": 32,
    },
}

# 方法 2：固定 bin 宽度（FBS）
{
    "step": "discretise",
    "params": {
        "method": "FBS",
        "bin_width": 25.0,     # HU 宽度（CT 推荐 25）
    },
}

⚠️ 纹理特征（glcm/glrlm/glszm/gldzm/ngtdm/ngldm）和直方图/IVH 特征依赖离散化步骤。

5.2.8 filter --- 图像滤波
python 复制代码 
# Gabor 滤波
{
    "step": "filter",
    "params": {
        "type": "gabor",
        "sigma": 2.0,
        "theta": 0.0,          # 方向（弧度）
        "lambda": 5.0,         # 波长
        "gamma": 0.5,          # 椭圆度
    },
}

# Laplacian of Gaussian (LoG)
{
    "step": "filter",
    "params": {
        "type": "laplacian_of_gaussian",
        "sigma": 2.0,
    },
}

# 小波变换
{
    "step": "filter",
    "params": {
        "type": "wavelet",
        "wavelet": "coif1",    # 小波基
        "level": 1,            # 分解级数
    },
}

支持的所有滤波器类型：

类型 参数
mean kernel_size
laplacian_of_gaussian sigma
gabor sigma, theta, lambda, gamma
laws kernel_type (L5/E5/S5/W5/R5)
riesz_transform order
riesz_log sigma, order
riesz_simoncelli order
simoncelli_wavelet scale, order
wavelet wavelet
5.2.9 extract_features --- 特征提取
python 复制代码 
{
    "step": "extract_features",
    "params": {
        "families": [
            "intensity",      # 一阶统计量
            "morphology",     # 形态学特征
            "texture",        # 全部纹理矩阵（glcm/glrlm/glszm/gldzm/ngtdm/ngldm）
            "histogram",      # 强度直方图
            "ivh",            # 强度-体积直方图
        ],
        # 也可单独指定纹理子类：
        # "families": ["intensity", "morphology", "glcm", "glrlm"],
    },
}

6. 特征族与 IBSI 命名

6.1 特征族映射

family 名称 IBSI 分类 特征数 需要离散化
intensity 一阶统计量 + 空间强度 + 局部强度 ~18 + 8 + 2 ❌ 否
morphology 形态学（体积/表面积/球形度等） ~29 ❌ 否
texture 全部纹理矩阵（同下 6 类之和） ~104 ✅ 是
glcm 灰度共生矩阵 ~23 ✅ 是
glrlm 灰度游程长度矩阵 ~16 ✅ 是
glszm 灰度区域大小矩阵 ~16 ✅ 是
gldzm 灰度距离区域矩阵 ~16 ✅ 是
ngtdm 邻域灰度差异矩阵 ~5 ✅ 是
ngldm 邻域灰度依赖矩阵 ~17 ✅ 是
histogram 强度直方图 ~23 ✅ 是
ivh 强度-体积直方图 ~9 ✅ 是
合计 --- ~170 ---

6.2 IBSI 4 字符代码

每个特征名末尾附有 IBSI 标准代码，如：

复制代码 
standard__mean_intensity_Q4LE
standard__intensity_variance_ECT3
standard__intensity_skewness_KE2A
standard__morphology_volume_approx_YRKZ
standard__glcm_joint_maximum_84IQ

代码格式：config_name__feature_name_IBSI_CODE

6.3 内置标准模板

python 复制代码 
pipeline = RadiomicsPipeline(load_standard=True)

# 6 个预定义配置
print(pipeline.get_all_standard_config_names())
# ['standard_fbn_8', 'standard_fbn_16', 'standard_fbn_32', 'standard_fbn_64',
#  'standard_fbs_16', 'standard_fbs_25']
模板名 重采样 离散化方法 参数 特征族
standard_fbn_8 无 FBN 8 bins 全部
standard_fbn_16 无 FBN 16 bins 全部
standard_fbn_32 无 FBN 32 bins 全部
standard_fbn_64 无 FBN 64 bins 全部
standard_fbs_16 无 FBS bin_width=16 全部
standard_fbs_25 无 FBS bin_width=25 全部

⚠️ 标准模板不含重采样 步骤------需自行添加 resample 步骤。

7. 运行与结果

7.1 pipeline.run() --- 执行提取

python 复制代码 
results = pipeline.run(
    image="path/to/dicom_folder",      # str 或 Image 对象
    mask="path/to/roi.nii.gz",         # str 或 Image 对象，None = 全图
    subject_id=None,                   # 可选受试者 ID
    config_names=None,                 # 运行哪些配置，None = 全部
    mask_subvoxel_tolerance=0.5,
    mask_subvoxel_warning_threshold=0.01,
    mask_min_overlap_fraction=0.5,
)

# 返回值：dict[str, pd.Series]
# {'my_config': pd.Series(feature_name → value), ...}

7.2 format_results() --- 格式化结果

python 复制代码 
from pictologics import format_results

# Wide 格式（每 config 的特征展平为一列）
feat = format_results(
    results,
    fmt="wide",                    # "wide" 或 "long"
    meta={"subject": "001"},       # 前置元数据列
    output_type="dict",            # "dict" / "pandas" / "json"
    config_col="config",           # long 格式中 config 标签列名
)

# Wide 输出示例：
# {
#     "subject": "001",
#     "my_config__mean_intensity_Q4LE": -817.4,
#     "my_config__intensity_variance_ECT3": 7186.8,
#     ...
# }

7.3 save_results() --- 保存结果

python 复制代码 
from pictologics import save_results

save_results(
    results,
    path="features.csv",         # .csv / .xlsx / .json
    fmt="wide",
    meta={"subject_id": "001"},
    config_col="config",
)

7.4 结果完整性保证

pictologics 保证每个配置返回完整的特征集：

场景 行为
提取成功 所有特征值有效
个别特征计算失败 该特征为 NaN，其余保留
ROI 为空（EmptyROIMaskError） 全部特征为 NaN
运行时异常 全部特征为 NaN

8. 特征去重

8.1 工作原理

当多个配置共享相同的预处理步骤时，pictologics 自动识别并仅计算一次，后续配置直接从缓存读取。

python 复制代码 
pipeline = RadiomicsPipeline(deduplicate=True)  # 默认启用

pipeline.add_config("config_A", steps=[...])
pipeline.add_config("config_B", steps=[...])    # 与 A 共享部分步骤?

results = pipeline.run(image=img, mask=mask)

# 查看去重统计
print(pipeline.deduplication_stats)
# {'reused_families': 3, 'computed_families': 7, 'cache_hit_rate': 0.3}

8.2 去重规则版本

python 复制代码 
from pictologics import DeduplicationRules, get_default_rules

# 使用特定版本规则
pipeline = RadiomicsPipeline(
    deduplication_rules="1.0",  # 版本字符串
)

# 自定义规则
rules = get_default_rules()
pipeline.deduplication_rules = rules

9. 常见问题与解决方案

9.1 ⚠️ DICOM LPS ↔ NIfTI RAS 坐标系不匹配

症状：

复制代码 
ValueError: Origin mismatch between mask (164.8, 180.0, 4.75) 
and image (-164.8, -180.0, -300.25)

ValueError: Direction mismatch between mask and image.

原因：DICOM 使用 LPS 坐标系（Left-Posterior-Superior），NIfTI 使用 RAS（Right-Anterior-Superior）。origin 符号相反，direction 可能为单位矩阵与负单位矩阵的差异。

解决方案：强制掩膜的 origin/spacing/direction 与图像对齐：

python 复制代码 
from pictologics import Image as PlgImage
from pictologics.loader import load_image

img = load_image("dicom_folder/")
mask = load_image("roi.nii.gz")

# 强制掩膜空间元数据对齐到图像
mask_fixed = PlgImage(
    array=mask.array,
    spacing=img.spacing,
    origin=img.origin,
    direction=img.direction,
    modality=mask.modality,
)

results = pipeline.run(image=img, mask=mask_fixed, ...)

原理：掩膜二值数组本身定义在图像体素空间内，origin/spacing/direction 差异仅是坐标系转换的产物，对齐是安全的。

9.2 ROI 掩膜值必须为 1

pictologics 使用 mask_values=1 语义。如果掩膜值不是 1，需用 binarize_mask 步骤转换：

python 复制代码 
{"step": "binarize_mask", "params": {"threshold": 0.5}}
# 或
{"step": "binarize_mask", "params": {"mask_values": [2, 3, 4]}}

9.3 空 ROI 处理

当预处理后 ROI 为空（0 个体素），pipeline 返回 NaN 特征列，不抛出异常。

9.4 Numba 警告

复制代码 
RuntimeWarning: invalid value encountered in sqrt

原因 ：某些 ROI 强度范围为负值，导致 RMS、energy 等指标在中间计算中出现负数开方。pictologics 自动将此类特征设为 NaN，不影响其余特征。

9.5 并行处理注意事项

  • RadiomicsPipeline 对象不可跨进程共享 （内部有状态 _configs, _log, _dedup*）
  • 每个 worker 进程需独立创建 pipeline 实例
  • 设置 PICTOLOGICS_DISABLE_WARMUP=1 可跳过每进程的 JIT 预热

10. 并行处理模板

python 复制代码 
import os
from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor

os.environ.setdefault("PICTOLOGICS_DISABLE_WARMUP", "1")

def process_pair(args):
    from pictologics import RadiomicsPipeline, Image as PlgImage
    from pictologics.loader import load_image
    from pictologics.results import format_results

    img_folder, roi_path, config_steps = args

    img = load_image(img_folder)
    mask = load_image(roi_path)
    mask = PlgImage(
        array=mask.array,
        spacing=img.spacing,
        origin=img.origin,
        direction=img.direction,
        modality=mask.modality,
    )

    pipeline = RadiomicsPipeline(deduplicate=False, load_standard=False)
    pipeline.add_config("cfg", steps=config_steps, source_mode="full_image")
    results = pipeline.run(image=img, mask=mask, config_names=["cfg"])

    return format_results(results, fmt="wide", meta={
        "image_path": img_folder,
        "roi_path": roi_path,
    }, output_type="dict")

# 使用
with ProcessPoolExecutor(max_workers=8) as pool:
    futures = [pool.submit(process_pair, task) for task in tasks]

11. API 快速参考

11.1 导入路径

python 复制代码 
# 顶层公共 API
from pictologics import (
    RadiomicsPipeline,
    SourceMode,
    Image,
    load_image,
    load_seg,
    create_full_mask,
    load_and_merge_images,
    format_results,
    save_results,
    warmup_jit,
)

# 特征去重
from pictologics import (
    ConfigurationAnalyzer,
    DeduplicationPlan,
    DeduplicationRules,
    get_default_rules,
)

# loader 模块
from pictologics.loader import load_image, _validate_geometry
from pictologics.loaders import load_seg

11.2 Image Dataclass 字段

字段 类型 说明
array np.ndarray[float] 3D (X, Y, Z) 体素数组
spacing tuple[float, float, float] 体素间距 mm
origin tuple[float, float, float] 体素原点 mm
direction `np.ndarray[3,3] None`
modality str 模态标签
source_mask `np.ndarray[bool] None`

11.3 RadiomicsPipeline 方法签名

python 复制代码 
class RadiomicsPipeline:
    def __init__(self, 
        deduplicate: bool = True,
        deduplication_rules: str | DeduplicationRules | None = None,
        load_standard: bool = True,
    ) -> None: ...

    def add_config(self,
        name: str,
        steps: list[dict],
        source_mode: str = "full_image",
        sentinel_value: float | None = None,
    ) -> RadiomicsPipeline: ...

    def run(self,
        image: str | Image,
        mask: str | Image | None = None,
        subject_id: str | None = None,
        config_names: list[str] | None = None,
        mask_subvoxel_tolerance: float = 0.5,
        mask_subvoxel_warning_threshold: float = 0.01,
        mask_min_overlap_fraction: float = 0.5,
    ) -> dict[str, pd.Series]: ...

    def clear_log(self) -> None: ...
    def get_all_standard_config_names(self) -> list[str]: ...

    # Properties
    deduplication_enabled: bool       # get/set
    deduplication_rules: DeduplicationRules  # get/set
    last_deduplication_plan: DeduplicationPlan | None  # get
    deduplication_stats: dict         # get

12. 完整示例

python 复制代码 
#!/usr/bin/env python
"""端到端 pictologics 特征提取示例"""

import os
os.environ["PICTOLOGICS_DISABLE_WARMUP"] = "1"

from pictologics import (
    RadiomicsPipeline,
    Image as PlgImage,
    format_results,
    save_results,
)
from pictologics.loader import load_image

# ── 1. 定义处理步骤 ──────────────────────────────────
STEPS = [
    # 1mm 各向同性重采样
    {
        "step": "resample",
        "params": {
            "new_spacing": (1, 1, 1),
            "interpolation": "linear",
            "mask_interpolation": "nearest",
            "mask_threshold": 0.5,
        },
    },
    # 保留最大连通域
    {"step": "keep_largest_component", "params": {"apply_to": "both"}},
    # FBS 离散化（CT 推荐 bin_width=25）
    {"step": "discretise", "params": {"method": "FBS", "bin_width": 25}},
    # 提取全部特征
    {
        "step": "extract_features",
        "params": {
            "families": ["intensity", "morphology", "texture", "histogram", "ivh"],
        },
    },
]

# ── 2. 加载数据（修复 LPS ↔ RAS 坐标系差异）──────────
IMG_FOLDER = r"E:\data\patient001\dicom"
ROI_FILE = r"E:\data\patient001\mask.nii.gz"

img = load_image(IMG_FOLDER)
mask_raw = load_image(ROI_FILE)

# 强制掩膜元数据与图像对齐
mask = PlgImage(
    array=mask_raw.array,
    spacing=img.spacing,
    origin=img.origin,
    direction=img.direction,
    modality=mask_raw.modality,
)

# ── 3. 创建流水线并运行 ──────────────────────────────
pipeline = RadiomicsPipeline(deduplicate=False, load_standard=False)
pipeline.add_config("my_config", steps=STEPS, source_mode="full_image")

results = pipeline.run(image=img, mask=mask, config_names=["my_config"])

# ── 4. 格式化与保存 ──────────────────────────────────
# Wide 格式（一行一患者）
feat_dict = format_results(
    results,
    fmt="wide",
    meta={"patient": "001", "image_path": IMG_FOLDER},
    output_type="dict",
)

# 或直接用 save_results 写入文件
save_results(
    results,
    path="features.csv",
    fmt="wide",
    meta={"patient": "001"},
)

运行结果示例

patient image_path my_config__mean_intensity_Q4LE my_config__intensity_variance_ECT3 ...
001 E:\data... -817.41 7186.85 ...

附录：预处理步骤速查

步骤名 必/可选 参数 说明
resample 可选 new_spacing, interpolation, mask_interpolation, mask_threshold 重采样到各向同性
resegment 可选 range_min, range_max 按强度范围重定义 ROI
filter_outliers 可选 sigma 去除强度异常值
round_intensities 可选 无 CT 整数化
keep_largest_component 推荐 apply_to 仅保留最大连通域
binarize_mask 按需 threshold 或 mask_values 掩膜二值化
discretise 纹理必需 method, n_bins 或 bin_width 强度离散化
filter 可选 type + 滤波器参数 图像滤波
extract_features 必需 families 提取指定特征族
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