影像组学的预处理包括一系列步骤，以确保图像质量和特征的可靠性。预处理步骤可以减少噪声、消除偏差并改善后续特征提取的准确性。以下是影像组学预处理的一些常见步骤：
图像重采样：将图像重采样为统一的像素间距，以消除不同扫描设备和参数带来的差异。
图像标准化：对图像进行标准化，使得不同来源的图像具有相似的灰度分布，以便于后续的特征提取和比较。
图像滤波：应用不同的滤波器（如高斯滤波器、中值滤波器等）以减少图像噪声和伪影。这有助于提高特征提取的准确性和稳定性。
图像分割：将感兴趣区域（ROI）从背景中分离出来。这可以通过手动、半自动或全自动的分割方法来实现。确保ROI的准确性对于后续的特征提取至关重要。
图像去假影：在某些情况下，需要对图像进行去假影处理，以消除由于设备或扫描过程中的伪影对特征提取的影响。
灰度量化：将图像的灰度级别离散化为有限数量的级别。这可以减少计算复杂性，并有助于减少噪声对特征提取的影响。
数据增强：在某些情况下，可以使用数据增强技术（如旋转、平移、翻转等）增加训练样本的数量，以改善模型的泛化能力。
请注意，预处理步骤可能因研究目的和影像类型的不同而有所不同。在进行预处理时，务必确保对数据进行充分理解，以选择合适的预处理步骤。
