软件版本：5.6.2
问题描述：用dicom进行标注（勾画病灶）时，需要在标注前进行重采样吗？还是标注完导出数据后，在跑模型之前python重采样就行。
在影像组学的流程中，是否在标注（即勾画病灶）前对DICOM数据进行重采样，通常取决于您的工作流程和工具链的设计。但从实践与标准化角度出发，多数推荐的方式是：先在原始分辨率下完成病灶标注，然后在后处理和模型构建阶段再对图像和标注掩码（ROI）同时进行重采样。以下是详细的逻辑与背景说明：
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原始分辨率标注的优势：
临床中医生或专业标注人员通常在原始分辨率的影像上进行病灶勾画。- 原始影像在采样与成像参数上是最真实的，不经过插值处理，有利于提高标注精度。
- 标注人员对原始影像的空间分辨率更熟悉，可以避免因重采样引入的伪影、模糊或边界不清晰等问题。
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后期统一重采样的重要性：
在进行机器学习或深度学习建模时，由于需要在多病例间统一特征提取条件（包括像素/体素尺寸），往往需要在特征提取前（即在模型训练/测试之前）对影像和标注进行统一的重采样。- 将图像和对应的分割掩码在同一阶段进行重采样，确保两者在空间上完美对齐，从而避免后期特征提取时ROI位置偏移或失真。
- 标准化所有病例的体素尺寸（如1mm×1mm×1mm等）有助于减少由空间分辨率差异带来的特征偏差，使后续的影像组学特征对空间尺度变化不那么敏感。
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重采样方案的技术实现：
在使用Python进行radiomics特征提取（例如使用PyRadiomics）时，可以在处理管线中将重采样作为独立步骤放在特征提取前。当您将原始影像和对应的分割掩码导入Python后，可以利用SimpleITK或NiBabel等工具对图像及其ROI同时进行重采样，然后再输入特征提取模块。这样整个流程的管控更为灵活，也与常用的影像组学工作流程（如IBSI标准建议）保持一致。 -
参考文献与标准：
- IBSI（Image Biomarker Standardisation Initiative）标准对于影像组学特征提取的标准化流程有详细描述，建议在特征提取前进行图像预处理，包括重采样和归一化。Zwanenburg A, Leger S, Vallières M, Löck S. Image biomarker standardisation initiative. Radiology. 2020
- PyRadiomics文档中也提到，对于多中心数据，确保空间分辨率一致的重要性，并提供了重采样的相关参数设置方法。PyRadiomics Documentation
总结：多数情况下的实践流程是先完成病灶标注（不必在标注前进行重采样），然后在导出标注和影像数据后，在跑模型（特征提取）之前利用Python对图像和标注ROI同步进行重采样，以确保特征提取环节的空间标准化与特征的可比性。