PyRadiomics并不是为某一特定模态而开发的。PyRadiomics可以处理多种模态，尽管不同模态之间的最佳设置可能有所不同。然而，对输入有一些限制：
灰度图像：PyRadiomics目前不支持从彩色图像或具有复杂值的图像中提取特征。在这些情况下，每个像素/体素具有多个值，而PyRadiomics不知道您如何组合这些值。可以选择一个颜色通道并将其用作输入：
import SimpleITK as sitk
from radiomics import featureextractor
# 使用参数文件实例化提取器
extractor = featureextractor.RadiomicsFeatureExtractor(r'path/to/params.yml')
# 设置掩膜路径
ma_path = 'path/to/maskfile.nrrd'
label = 1 # 如果您的掩膜中的ROI由其他值标识，请更改此处
# 加载图像并提取颜色通道
color_channel = 0
im = sitk.ReadImage(r'path/to/image.jpg')
selector = sitk.VectorIndexSelectionCastImageFilter()
selector.SetIndex(color_channel)
im = selector.Execute(im)
# 运行提取器
results = extractor.execute(im, ma_path, label=label)
文件格式：目前，PyRadiomics要求图像和掩膜输入是一个指向包含图像/掩膜的单个文件的字符串，或者是一个SimpleITK.Image对象（仅在交互模式下可能）。当使用DICOM时，需要先将单独的文件合并成一个体积，然后提取特征，方法是将其转换为NRRD或NIFTII，或者在python脚本中读取DICOM并从该脚本调用PyRadiomics。另请参阅PyRadiomics支持哪些输入图像和掩膜的文件类型？。
维度：PyRadiomics支持2D和3D输入图像，但请注意，特征类形状仅提取3D形状描述符，而shape2D仅提取2D形状描述符。如果您有一个3D体积，但是一个单切片分割，并希望结果包括2D形状描述符，请启用shape2D并设置force2D=True。这允许您从具有单切片分割的3D体积中提取2D形状特征（但在分割表示多个切片的体积分割时失败）。
