常用的影像组学分析工具和软件有很多，以下是一些比较流行的工具及其功能和特点：
PyRadiomics（https://github.com/Radiomics/pyradiomics）： 功能：PyRadiomics 是一个基于 Python 的影像组学特征提取库，提供了许多常用的特征提取方法。 特点：支持多种医学影像格式，如 DICOM、NIfTI、ITK 等；允许用户自定义参数；具有丰富的文档和示例；与其他Python库（如 SimpleITK、NumPy、Pandas 等）兼容。
3D Slicer（https://www.slicer.org）： 功能：3D Slicer 是一个开源的医学影像处理和可视化平台，通过 SlicerRadiomics 插件提供影像组学分析功能。 特点：支持多种医学影像格式；具有强大的影像处理和分割功能；提供可视化界面；插件式架构允许用户定制功能。
LIFEx（http://www.lifexsoft.org）： 功能：LIFEx 是一个用于放射性核素学、MRI 和 CT 图像的影像组学特征提取和数据分析的软件。 特点：支持多种医学影像格式；提供可视化界面；具有一些内置的统计分析功能；支持 Windows、Mac 和 Linux 平台。
IBEX（http://bitbucket.org/radiomics/ibex）： 功能：IBEX 是一个开源的 MATLAB 工具箱，用于从医学图像中提取影像组学特征。 特点：包含丰富的特征提取方法；具有分析和可视化功能；与 MATLAB 环境兼容，方便用户进行进一步的分析和开发。
CERR（https://github.com/cerr/CERR）： 功能：CERR（Computational Environment for Radiotherapy Research）是一个基于 MATLAB 的开源软件，主要用于放射治疗计划的导入、处理和可视化，同时支持影像组学特征提取。 特点：支持多种医学影像格式；具有强大的影像处理功能；提供可视化界面；与 MATLAB 环境兼容，方便用户进行进一步的分析和开发。
以上工具和软件具有各自的特点和优势，根据实际需求和技术背景，用户可以选择合适的工具进行影像组学分析。
