📊 Obtención de Radiómicas

En esta sección aprenderás a extraer características radiómicas utilizando 3D Slicer y la extensión SlicerRadiomics.

🔍 Accediendo al módulo Radiomics

Para comenzar con la extracción de radiómicas, sigue estos pasos:

1. En la barra superior de 3D Slicer, haz clic en la lupa de búsqueda de módulos 🔍.
   

2. Escribe Radiomics y selecciona el módulo de la extensión SlicerRadiomics.
   

⚙️ Configuración del análisis

Dentro del módulo Radiomics, encontrarás varias opciones de personalización para la extracción de características:

1️⃣ Configuración de Entrada

• En el desplegable Input Image Volume, elige el conjunto de imágenes CT del paciente.

• En el desplegable Input regions, elige la segmentación con la que deseas obtener las radiómicas:

  • RTSTRUCT
  • SEG

2️⃣ Personalización de la extracción

• Haz clic en Extraction customization para seleccionar manualmente los tipos de características a extraer:
  • firstorder : Calcula estadísticas básicas de la imagen, como media, desviación estándar, asimetría y curtosis, reflejando la distribución de intensidades.
  • glcm (Matriz de Co-ocurrencia de Niveles de Gris): Evalúa la relación espacial entre los píxeles para describir la textura de la imagen, midiendo contrastes, homogeneidad y correlación.
  • gldm (Matriz de Dependencia de Nivel de Gris): Captura la dependencia de los valores de intensidad dentro de la imagen, útil para caracterizar texturas finas y homogéneas.
  • glrlm (Matriz de Longitud de Carrera de Nivel de Gris): Analiza patrones de repetición de intensidades, útil para evaluar la granularidad y uniformidad de las texturas.
  • glszm (Matriz de Tamaño de Zona de Nivel de Gris): Mide la distribución de zonas con el mismo nivel de gris, proporcionando información sobre la heterogeneidad estructural de la imagen.
  • ngtdm (Matriz de Dependencia de Tonalidad de Nivel de Gris): Evalúa variaciones de intensidad en relación con los píxeles vecinos, útil para detectar texturas gruesas.
  • shape (Forma 3D): Extrae características geométricas del volumen segmentado, como el tamaño, la compactación y la esfericidad de la región de interés.
  • shape 2D (Forma 2D): Similar a shape, pero aplicado a cortes bidimensionales de la imagen, útil cuando se analizan secciones en lugar de volúmenes completos.
• Para más detalles sobre cada tipo de característica, consulta la documentación oficial:
  👉 PyRadiomics Features

3️⃣ Resampling y Filtros

En la sección Resampling and Filtering, puedes modificar parámetros para mejorar la calidad de los datos extraídos:

• Resampled voxel size: Ajusta el tamaño del vóxel para estandarizar los datos.
• LoG kernel sizes: Aplica diferentes tamaños de kernel para el filtro Laplacian of Gaussian (LoG).
• Wavelet-based features: Activa o desactiva la extracción de características basadas en Wavelet.

4️⃣ Configuración de ajustes adicionales

En la sección Settings, puedes modificar los siguientes campos:

• Bin Width: Ajusta el ancho de los bins para el cálculo de histogramas.
• Enforce Symmetrical GLCM: Activa o desactiva la simetría forzada en la matriz de co-ocurrencia de niveles de gris (GLCM).

🚀 Ejecutar la extracción de radiómicas

Una vez configuradas todas las opciones, sigue estos pasos:

1. Haz clic en Apply.
2. Espera a que se complete el proceso.
3. Se generará una tabla con todas las características extraídas según los ajustes configurados.
   

🖥️ Exportación de Datos para Análisis en Python

Si deseas extraer las características radiómicas de forma manual utilizando un script en Python con la librería pyradiomics, será necesario exportar los datos previamente desde 3D Slicer.

📥 Pasos para exportar los archivos:

1. Haz clic en el botón SAVE en la barra superior de 3D Slicer.
   

2. En la lista de archivos, selecciona únicamente los archivos relacionados con:

   • Imágenes CT → (.nrrd)
   • Segmentación SEG → (.seg.nrrd)
   • Segmentación RTSTRUCT → (.seg.vtm)

3. Deselecciona el resto de archivos.

4. Modifica el directorio de destino donde deseas guardar los archivos y el nombre de estos si es necesario.

5. Haz clic en Save para descargarlos en la ubicación seleccionada.
   

🔗 Una vez guardados, estos archivos podrán ser utilizados en scripts de Python con pyradiomics para una extracción personalizada de características.

🚀 ¡Con esto, ya tienes todo listo para extraer y analizar radiómicas de manera avanzada!

---

⏮️ 🚀 Inicio

⬅️ Anterior: 👀 Visualización