Radiomics 特徴計算機能

GRAPHY は RadiomicsJ ライブラリと連携して、 ROI 内の 放射線腫瘍学的特徴量（Radiomics Features） を計算します。 腫瘍の定量化・機械学習との連携に使用できます。

起動方法

• メインスクリーンでスタディを右クリック → Radiomics
• 2D ビューワの ROI 右クリックメニュー → Radiomics

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画面構成

パネル	説明
シリーズツリー（左）	対象スタディのシリーズ一覧
Visualization Map タブ	特徴量マップの可視化
TextureParams タブ	計算パラメータの設定
Batch Execution タブ	バッチ処理（複数スタディ一括計算）

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基本的な使い方

1. シリーズと ROI の選択

1. 左パネルのシリーズツリーから解析対象シリーズを選択する

   

2. シリーズをダブルクリックすると 2D ビューワが起動する

3. 2D ビューワで ROI を描画する（楕円 / 多角形 / フリーハンド）

2. 特徴量の計算

1. Batch Execution タブを開く
2. Run ボタンをクリックする
3. 計算が完了すると特徴量テーブルが表示される

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テクスチャパラメータ（TextureParams タブ）

Radiomics 特徴量の計算方法を詳細に設定します。

リサンプリング設定

パラメータ	説明
Resample Voxel Size (mm)	等方ボクセルへのリサンプリングサイズ
Interpolation Method	補間方式（Nearest / Bilinear / Tricubic）

ビニング（Binning）設定

パラメータ	説明
Bin Count	ヒストグラムのビン数（例: 64）
Bin Width	ビン幅（固定ビン幅方式）
Normalization	正規化方式（None / Z-score / Min-Max）

特徴量グループ

以下の特徴量グループを個別に有効 / 無効にできます：

グループ	略称	説明
First Order Statistics	FOS	ヒストグラム統計量（平均・分散・歪度など）
Gray Level Co-occurrence Matrix	GLCM	テクスチャ行列（エネルギー・エントロピーなど）
Gray Level Run Length Matrix	GLRLM	ランレングス（均質性・パターン）
Gray Level Size Zone Matrix	GLSZM	サイズゾーン行列
Gray Level Distance Zone Matrix	GLDZM	距離ゾーン行列
Neighborhood Gray Tone Difference Matrix	NGTDM	近傍階調差行列
Fractal Features	Fractal	フラクタル次元
Shape Features	Shape	形状特徴量（体積・表面積・球形度など）

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可視化マップ（Visualization Map タブ）

特定の特徴量をカラーマップとして画像上に重ねて表示します。

1. Feature プルダウンから可視化したい特徴量を選択する
2. Colormap でカラーマップを選択する
3. Apply をクリックする

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バッチ処理（Batch Execution タブ）

複数のスタディ・シリーズを一括して特徴量計算します。

1. 計算対象のスタディ一覧を確認する（チェックで選択 / 除外）
2. 出力 CSV ファイルの保存先を指定する
3. Run Batch をクリックする
4. 完了後、CSV ファイルに全スタディの特徴量が書き出される

出力 CSV フォーマット

列	内容
PatientID	患者 ID
StudyUID	スタディ UID
SeriesUID	シリーズ UID
ROI_Label	ROI のラベル名
Feature_XXX	各特徴量の値（列ごとに特徴量）

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注意事項

ROI が必要

Radiomics 計算には ROI（関心領域） が必要です。 事前に 2D ビューワで ROI を描画・保存してください。

計算時間について

3D Radiomics（ボクセルベース）の計算は、ボリュームサイズに応じて数分かかる場合があります。 バッチ処理中は他の作業を続けることができます。

機械学習との連携

計算した特徴量 CSV は、Python（scikit-learn）や R などの機械学習ライブラリにそのまま入力できます。