云小栈在进行影像组学（Radiomics）分析时，服务器的最低内存和CPU配置取决于多个因素，包括：
- 图像数据的类型（如CT、MRI、PET等）
- 图像数量和分辨率（例如512×512×100体素 vs 更高）
- 分割方式（手动、半自动或全自动）
- 特征提取工具（如PyRadiomics、ITK、Pyradiomics等）
- 是否进行批量处理或多模态分析
- 后续是否进行机器学习建模
尽管没有绝对统一的“最低要求”，但我们可以根据常见应用场景给出一个合理的参考范围。
一、最低推荐配置（适用于小规模研究）
| 组件 | 最低建议配置 | 说明 |
|---|---|---|
| CPU | 4核（Intel Xeon 或 AMD Ryzen 系列） | 多线程对特征提取有帮助 |
| 内存（RAM） | 16 GB | 可处理少量中等分辨率图像（如几十例CT） |
| 存储 | 100 GB SSD（系统+数据） | 影像文件较大，SSD提升读取速度 |
| 操作系统 | Linux（Ubuntu/CentOS）或 Windows | 推荐Linux，更适合科研计算 |
✅ 适用场景：单人使用，分析几十例患者，图像已预分割，仅提取基础纹理/形态特征。
二、推荐配置（适用于常规科研项目）
| 组件 | 推荐配置 |
|---|---|
| CPU | 8核以上（支持多线程并行） |
| 内存 | 32 GB 或更高 |
| 存储 | 500 GB – 1 TB SSD + 可扩展HDD |
| GPU（可选） | NVIDIA GPU（如RTX 3090 / A100）用于深度学习或自动分割 |
✅ 适用场景：百例以上影像、自动化分割、特征筛选、机器学习建模。
三、大型项目或高通量分析（如多中心研究）
| 组件 | 建议配置 |
|---|---|
| CPU | 16核以上（如Intel Xeon Gold） |
| 内存 | 64 GB – 128 GB 或更高 |
| 存储 | 2 TB 以上（RAID或NAS） |
| GPU | 配备1–2块高性能GPU（用于深度学习分割） |
四、实际示例（以PyRadiomics为例）
- 提取1例512×512×100 CT图像的全部特征（约1000个），大约需要：
- 内存峰值：2–4 GB
- 时间：30秒–2分钟（取决于参数）
- 若同时处理10例，建议内存 ≥ 16 GB
- 批量处理100例以上，建议 ≥ 32 GB 内存 + 多核并行
总结：最低门槛
🟢 最低可行配置（勉强运行）：
- CPU：4核
- 内存：16 GB
- 存储：100 GB SSD
- 操作系统：Linux 或 Windows
⚠️ 注意：若图像分辨率高或样本量大，16 GB 内存可能不足，容易导致程序崩溃或卡顿。
✅ 建议：
对于大多数科研用途，建议至少配置 8核CPU + 32 GB内存，以便更高效地完成影像加载、分割、特征提取和建模全流程。
如需自动化或结合深度学习，建议增加GPU支持。
如有具体数据规模（如病例数、图像类型、体素大小），可进一步优化配置建议。
