1 DICOM特征提取手艺概述
所有智能诊断系统的起点。就是在医学影像的世界里，DICOM文件，就像一种通用语言，每一份文件中都封装了病人的具体信息和影像切片，而AI要想读懂这些影像就必须先从这些文件里提炼出关键的特征，这几乎
继而目前的现状是提取特征的方法也一直在进化，早期靠工程师一点点手动设计，现在则更多地依赖深度学习模型去自动发现，由此也衍生出五花八门的工具和方法，当然没有哪种方法是万能的，在不同的医疗场景里它们各有长短，怎么选会直接影响到AI诊断的精准度，模型能否适应更多未知情况最终取决于它在临床上到底好不好用。
这项技巧扮演的角色大概可以进行一下分析：
头一个作用，就是降维，因为医学影像的数据量实在太大，维度太高，直接处理会给计算带来不小的压力，谈到这里，要让模型更敏锐些，自己就能揪出病灶的关键信息，也不能总指望全部依靠人工标注，毕竟想找到高质量的数据太难了，这成了一个不大不小的坎，尤其是在看那些CT和MRI影像的时候，屏幕上黑白光影闪过，特征提取得好不好，直接决定了后面的诊断和治疗方案靠不靠谱。
自主学习，效果更好。就是目前主要的路子有两条，主要一条是靠着专家经验的人工方法，另一条是让机器自己学的深度学习。老办法算得快，道理也说明白，而深度学习能看到人眼看不到的深层模式，就是特别吃标注信息，不过最近风向变了，这两者的界限越来越模糊，开始有人把它们捏合在一起用，比如先用传统方式处理一下图像，再喂给深度网络，或者用AI来优化老方法，再有就是在使用AI不断进行自学习迭代也就
2 主流方法与设备分析
2.1 传统特征工程方法
传统特征提取方法依靠领域专家知识和图像处理科技，从DICOM影像中提取结构化特征描述子。这些方法不需要大规模训练数据，具有计算效率高、可解释性强的优势，在特定医疗场景中仍具有重要价值。其核心类别包括：
- 统计特征：从像素强度分布中提取均值、方差、偏度、峰度等统计量，可描述组织密度或纹理的全局特性。此类特征计算简单高效，对基础病变检测有一定价值，但表征能力有限。
- 频域特征：通过傅里叶变换、小波变换等将图像转换到频率域，提取频域能量分布特征。特别适用于分析周期性纹理和局部结构模式，在脑电时序信号分析中表现优异。例如在EEG鉴别阿尔茨海默病研究中，SVD熵等频域特征对脑电信号节律异常检测效果显著。
- 纹理特征：使用灰度共生矩阵(GLCM)、局部二值模式(LBP)等方法量化组织结构的空间异质性，对肿瘤异质性和组织微结构变化敏感。这些特征在肿瘤良恶性判别中具有重要价值。
- 形态学特征：提取区域形状、边界曲率、表面粗糙度等几何属性，独特适用于骨折碎片分析和器官形态学研究。在Pilon骨折碎片测量中，形态学特征帮助AI体系实现与传统人工测量相当的精度。
表：传统特征提取方法对比
| 特征类型 | 代表算法/工具 | 优势 | 局限性 | 典型应用场景 |
|---|---|---|---|---|
| 统计特征 | 直方图分析、Haralick特征 | 计算简单、结果可解释 | 表征能力有限 | 基础病变筛查 |
| 频域特征 | 傅里叶变换、小波变换、SVD熵 | 对时序信号敏感 | 空间信息丢失 | EEG/MEG脑电分析 |
| 纹理特征 | GLCM、LBP、Gabor滤波器 | 捕捉组织异质性 | 参数选择依赖经验 | 肿瘤良恶性判别 |
| 形态学特征 | 边缘检测、曲率计算 | 几何表达直观 | 对图像质量敏感 | 骨折碎片分析 |
