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PixelMedAI 更新日志

PixelMedAI 是一款影像组学与深度学习任务平台，能够实现许多主流文献中研究方法，目前主要能实现 1. 传统影像组学任务 2. 深度学习分类任务 3. 深度学习分割任务 4. 传统影像组学特征联合深度学习特征分类任务

需要平台的联系 微信 xl-arrow 
更新链接：
通过网盘分享的文件：pixelmedai 更新
链接 : https://pan.baidu.com/s/1i6QRLUU_C2GkjgPLyiVUDg?pwd=rvg5 提取码 : rvg5
-- 来自百度网盘超级会员 v7 的分享
 
 
 

2026-2-10 更新

读取 DCA 曲线患者受益
嵌套生境 mask 映射锚定

2026-1-18 更新 - 增加离线验证

防止网络出问题，无法在线验证
 
 

2026-1-4 更新 - 局部分形维 map

局部分形维热图登上 Radiology。FD（Fractal Dimension，分形维数），FA（Fractal Abundance，分形丰度）均支持。
 

2025-12-18 更新 - 嵌套生境

自动分割更新前列腺 Ca-T2 序列
2025 生境加速
更新嵌套生境方案 -Radiology 前沿方案
 
 

2025-10-11 更新

自动分割肿瘤
新增随机生存森林、deepsurv
更改更新软件功能
便携版本 vscode 匹配旧的 python jupyter
 

2025-09-19 更新 vision mamba 合并临床特征

2025-09-17 更新 combat 批次去除

 

2025-08-18 生境降采样

部分图像分辨率过大，需要降采样。
 

2025-07-25 局部梯度共现、vision mamba 模型更新

 
一种新的影像组学特征 -CoLlAGe（局部各向异性梯度方向共现），更新。
更新体素级影像组学深度学习模型。
修复莫兰指数生境内存溢出问题。
多个类别影像组学聚合。

2025-07-15 更新 CT 弹性成像、弥散微血管新参数图

 
功能参数图更新

2025-04-30 更新生成网络

更新 tumor_gan,DCGAN,cyclegan
生成网络是小样本单中心的救星

2025-3-28 更新 TabPFN 网络

修复生境模块小于 5*5*5 的 bug
增加扩展环境，扩展环境目前配合之前的基础环境使用，但不安装不影响 99% 的功能使用
更新登上 nature 杂志的新网络模型 -TabPFN

2025-3-2 更新深度学习 shap 显著性图

支持 2d 和 3d
 

2025-1-31 修正 ECV bug

修正单层图像不能计算，原因是 itk 配准支持 4 层以上，但实际应该场景都是多层（4 层以上）
 

2024-12-20 裁剪功能更新 maskonly

支持只裁剪 roi 所在区域
 

2024-11-27 拓扑影像组学

 
支持拓扑影像组学特征提取

2024-10-09 分形维影像组学（生境 or 传统）

更新分形维数
 
lasso 回归时，默认的平均交叉验证得分为计算 R2 决定系数，可以出现负值。

2024-9-22

增加混淆矩阵画图

2024-09-10 KAN-transformer 混合深度学习模型

 
 
 
 

## 2024-08-16 更新最佳超参数

核心部分：
更新
from pixelmed_calc.medical_imaging.RadiologyComponents.bestparam import model_hyperparameter_tuning
from pixelmed_calc.medical_imaging.RadiologyComponents.ml_hyparam import param_grid
功能模块部分：更新最佳超参数
 

## 2024-08-15

核心部分 更新了权限验证机制
 
 

## 2024-08-07

功能模块部分：影像组学二分类防止海森矩阵血管影像组学特征名在 lighgbm 中错误，代码替换为：
merged_data.columns = merged_data.columns.str.replace(r'-', '_')
merged_data.columns = merged_data.columns.str.replace(r'[-(),]', '_', regex=True)
其余组学建模复制修改即可。
 
 

## 2024-08-06

核心部分 extract_radiomics_features 增加 nameall 模式，防止 walk 模式 文件名相同 , 取消多线程模式（不稳定）
 
 

## 2024-08-05

核心部分 更新了权限验证机制，更新后请发机器码重新授权

2024-08-04  ECV 计算

核心部分 :
增加 from pixelmed_calc.medical_imaging.RadiologyComponents.tools.ecv import register_images 函数计算 ecv
功能模块部分：
增加 ECV 图计算功能
 

2024-7-30 更新 -r 错误修复

核心部分：
1. 修复 risknomogram rdata 错误
功能模块部分：
1. 增加了函数：from pixelmed_calc.medical_imaging.DLtools.utils import save_prob_csv,eval_model
 

2024-7-18 年度更新：生境、海森矩阵血管影像组学、vit 混合深度学习模型

生境提速（999%），增加海森矩阵生境
各种混合深度学习模型
 

2024-6-23 更新血管影像组学特征提取（Hessian Matrix，海森矩阵）

## 血管影像组学（Hessian Matrix，海森矩阵）
## 本模块来自开源代码修改，遵循 APACHE 2.0 License 协议
## 参考文献：Multiscale vessel enhancement filtering
## 相关 ini 配置参考：https://worc.readthedocs.io/en/latest/static/features.html
 
 

2024-6-19 在代码中标注来源，所有代码全部替换为原作者申明使用协议：http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0

 
顺便对既往复制部分侵权代码表示歉意。
 
例如，delong 检验使用开源代码 https://github.com/yandexdataschool/roc_comparison
 
HosmerLemeshow 检验使用开源代码：  https://github.com/TristanFauvel/Hosmer-Lemeshow/tree/fa8a30d1ea35d72e9a056cd134a80e000fa07a9d
 
校准曲线使用开源代码：https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.calibration.calibration_curve.html
 
DCA 曲线使用开源代码后修改，并增加了 treat 曲线交点坐标的返回：
https://github.com/matt-black/dcapy
https://github.com/emendezguzman/decision_curve_analysis
 
影像组学特征提取，建模，ROC 曲线等计算流程参考开源代码库进行修改：https://github.com/MStarmans91/WORC
 
 
 

2024-5-28 更新使用方式，代码重构

新版，从提取特征开始
使用 web 页面，修改代码逻辑、使用方式更加简洁。
主要为代做提供平台支撑，提供服务，软件产品不是最重要的，因为科研任务是多样化的，无法做到完全一致的统一范式，只有大致步骤相同。
将医学影像的功能成像（DWI，双源 CT 的参数图。。。）与人工智能（CNN、transfomer）结合。
不做代码教学，买代码的就不要加了。
 
近期代码重构，更新较慢，更新后采用更加简洁的使用方式。2024-05-27
新 web 版本之后，将更加注重医学影像与人工智能的结合，让大家明白 AI 与医学影像结合不再仅仅是传统影像组学、生境影像组学、以及各种魔改深度学习模型（比如 transformer，CNN 等）堆工作量，这些方式我们暂时只能称为浅结合，是数据种类以及样本量有限的情况下使用的折中方案，现在还能发发文章，但迟早会被淘汰的，所以 PixelMedAI 希望走在前面，早日实现医学影像与 AI 的深度结合，预计首先给大家展示的内容有：
1. 基于 FFT（快速傅立叶变换）的卷积神经网络在各类疾病的诊断价值
2. 基于生成对抗网络 DWI-CT 生长活跃图诊断肺结节、肺 ca 预后风险
3. 基于循环生成对抗网络实现单源 CT 图像合成能谱 CT 参数图诊断直肠 Ca（光电效应与康普顿效应比例推算）
4. 基于 KAN 神经网络实现多 b 值 DWI 拟合，寻找最佳灌注模型、最佳扩散模型（颠覆以往的单指数、双指数以及拉升指数等理论弥散模型）
5. 基于循环生成对抗网络与快速傅立叶变换由 T2 加权图像推算磁共振磁敏感相位图在肿瘤、脱髓鞘疾病中的诊断价值
 
 

2024-3-12 更新一键统计基线

分组统计，输出包括 p 值，和统计检验值
连续变量表示为平均值±标准差，分类变量用计数(n)和百分比(%)表示。  使用 Student t 检验分析正态分布的定量数据，使用 Levene 检验评估方差齐性。使用 Mann-Whitney U 检验分析非正态分布数据。卡方检验用于比较分类数据。
 

2023-11-16 更新 vision transformer 可视化

支持 vit 可视化。
 

2023-10-24 更新 vision transformer

可以实现 2d 深度学习分类，以及迁移学习特提取，暂时不支持 vit 可视化。
 
 

2023-9-23 多分类结果美化测试完毕等

多分类结果美化测试完毕，近期将完善 pixelmedAI 升级程序
为避免部分电脑无法外置硬盘启动，以后将主要采用直接插外置硬盘启动 piexlmedAI
 

2023-9-15 灰度测试多分类结果美化

读取 csv 文件进行结果汇总需要放弃部分数据精度。
更新 drow_roc 函数
 

2023-9-10 优化 3D 特征提取、可视化

支持自己训练模型
 

2023-9-8  测试 2d 目标检测，2d 分割

测试完毕，cpu 性能差，或者载入错误，将 workers 改为 0
 

2023-9-5 提取特征更新，增加弦图功能

目前支持 2d、3d 的特征提取（3d 特征提取只支持自带模型，不支持自己训练）
支持 2d、3d 可视化（3d 可视化只支持自带模型，不支持自己训练）
增加弦图功能，弦图功能需要使用 python3.8 或者 3.9，预览如下：
4. 测试自监督模型 DINOv2 提取特征（无需画 mask）
 
 

2023-9-2 测试深度学习分类以及自动分割功能

目前可以实现 3d 的深度学习分类以及分割，2D 深度学习分类也支持，2Djpg、png 图像分割暂不支持（需要使用源码定制，必要时可代做使用 faster-rcnn、yolo 系列等）
提取特征支持 2D，暂不支持 3D 特征提取。
支持多个分类器结果 DCA 曲线画在一起，且可以固定 DCA 曲线纵坐标的值。
 
 
 

2023-8-31 完善功能 - 分类任务增加 shap value 可视化特征重要性

可视化图预览如下，适用于二分类或者多分类
 
 
 
 
 

2023-8-30 完善功能 - 指定数据集二分类

完善整个二分类流程，既能满足多中心自定义，也能满足单中心随机分组数据
还更新了 shap value 特征重要性可视化图
 

2023-8-28 完善文件夹 images、masks 对读取

提供多种形式的 images、masks 对读取
 

2023-8-25 测试系统在部分电脑上注册的 bug

修复机器码会变的 bug
 

2023-8-24 测试系统分发问题

修复系统分发后注册 bug
目前主要采用 vhdx 格式分发系统，ventoy 支持较好，但不支持原始 4k 硬盘。此外不能完全排除个别主机不识别移动硬盘启动，必要时可辅助传统格式并手动复制文件分发。
 

2023-8-23 测试系统分发

测试 PixelMedAI 系统分发
修复 python rpy2 包错误，原因 R 语言版本过低，rms 包依赖无法使用
下一步准备分类编写 Jupyter 文档进一步完善功能
 
 

2023-8-22 内部上线

完成了环境安装，满足影像组学和深度学习基础环境
确立了前期上线功能
授权机制完成