BraTS_OS:在BraTS 2019挑战赛中通过特征提取进行整体生存预测

BraTS_OS 概括： 该存储库用于 。 在BraTS 2019挑战赛中通过特征提取进行整体生存预测。 要求 尼巴​​伯 Openpyxl 的opencv3 功能说明 我们定义了36个包含非图像特征和图像特征的手工特征。 a）非图像功能包括年龄和切除状态。 b）图像特征包括体积，体积比，表面积，表面积与体积比，整个肿瘤中心的位置，增强肿瘤中心的位置，整个肿瘤中心与脑中心的相关位置以及增强肿瘤中心的相关位置到大脑中枢，。 有关特征定义的更多详细信息，请参阅我们的论文：基于领域知识的脑肿瘤分割和总体生存预测 如何 运行python feature_extraction.py ，您可以生成自己的功能excel 结果 我们在手工特征和位置编码分割方面训练了GBDT模型。 Brats 2019生存预测的验证和测试结果如下所示： 引文： 如果您发现此存储库对您的研究有所帮助，请引用我们的