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使用GE Signa 750w 3.0T MR 扫描仪（Signa，GE）对骨盆进行局部MR 扫描。使用24通道身体线圈采集(3010)分钟。扫描范围为髂前上棘至阴道外口。各序列的扫描参数见表1。灰度共生矩阵(GLCM)是分析图像纹理特征的经典二阶统计方法，最适合纹理分析。

Glcm灰度共生矩阵，保姆级教程，获取图像的Glcm以及基于Glcm的纹理特征，附讲解思路和python代码实现。使用开源3D slicer（）软件[10]，2位拥有5年以上经验的放射科医生采用手动分割的方式，在b值=800 s/mm2的DWI序列原始图像中逐层勾勒出子宫内膜。所有体素均被分割，最终形成3D ROI（图1）。

1、gld明星名字缩写

采用线性插值算法对T1WI、T2WI、T2脂肪抑制序列、b=800 s/mm2 DWI和ADC图像进行重采样，采样间隔设置为1 mm1 mm1 mm，以保证后续纹理化的体素各向同性。参数提取。 LASSO交叉验证下，当惩罚系数lambda=0.091时，保留最少的纹理参数，模型预测结果的二项式分布偏差最小。此时，逻辑回归机器学习模型在训练集中模型拟合效果最好（图2）。

2、gldm系统

如果点（x，y）在整个屏幕上移动，就会得到各种（g1，g2）值。假设灰度值级别为k，则(g1,g2)有k^2种组合。保姆级教程，获取图像的Glcm以及基于Glcm的纹理特征，附讲解思路，以及python代码实现。网上有很多Glcm的原理，但是我没有找到实现的python代码，也不是很清楚。本文对此进行了介绍。如何获取图片中的Glcm灰度共生矩阵并基于Glcm提取特征。

3、gldmz-1

使用10倍最小绝对收缩和选择算子（LASSO）[13]进行特征筛选，以保留预测恶性子宫内膜病变最有意义的特征以及最适合逻辑回归机器学习模型的特征。特征。

4、gld明星

灰度共生矩阵相关的资料，包括生成灰度共生矩阵的matlab代码、Matlab7工具箱中缺少的graycomatrix.m文件以及通过灰度提取特征的matlab程序共生矩阵（总共20多个特征），可以根据方法从灰度共生矩阵中提取出你需要的特征。

对于整张图片，统计每个(g1,g2)值出现的次数，然后排列成方阵。然后用(g1,g2)出现的总数将它们归一化为出现的概率P(g1,g2)，这样的方阵称为灰度共生矩阵。