各位，我想问问pyradiomics在提取特征时应该是将标注的各个病灶区域视作整体来提特征的吧？ 我想问问可以分别提取一套图中不同病灶的特征吗，而不是通过将其视作整体来提取 。
以前看文献的时候看到过类似的。我不是很懂技术细节，但是大方向上可以分别提取特征，最后做多分类。
强璐 用pyradiomics可以实现的吗
Robben 跟你正常的特征提取流程一样，不过分成N个MASK提取N次，对分别提取出的特征做N分类。你可以咨询一下李博或者群里的朋友这种方式可不可行，有没有人做过。从理论上来说我觉得只要你最后的模型效能满意，这样做就是有意义的。
强璐 因为我的数据里每个病人都有多个病灶，然后我直接提特征之后分类得到的结果很差，所以我在想可能是特征提取上出了问题，也不确定是不是因为多病灶造成的影响
Robben 当然那有可能，看你研究的对象是什么了。直接提取以后做分类器筛选效果差一般来说还跟你的原始数据有没有归一化、特征提取方式、筛选特征降维等方式都有关系，这种技术细节问题我建议你找一个认识的做过这方面研究的师兄姐咨询一下，如果是没人做过的领域也不要在公共领域随意暴露自己的idea。最后也希望你找到解决之道以后回来反馈一下，供我们大家学习学习～谢谢！
Robben 您好，请问您是如何提取病人的多个病灶的呢？
强璐嗯嗯，谢谢你
Robben 请问最后是怎么改善分类效果的呢，和对于病灶的处理方式有关系吗，求教
最简单的还是多个病灶全部在一个MASK里，另外应该也可以导入多个MASK文件吧，我没尝试过这么操作，你可以探索一下试试——反正也没什么坏处
请问这个问题解决了吗，是因为特征提取时分别提取一套图中不同病灶的特征吗，而不是通过将其视作整体来提取导致的分类效果差吗，还是有其他原因呢
都可以，具体怎么做可以参考相关文献，并形成自己的合理假设。具体操作可以用多label做mask，或每个roi单独做一个mask，推荐前者。
请问把多个区域视为一个整体提取特征和分别对各个区域提取特征这两种方式都是可以嘛
