以获取质心为例（以中心点为坐标原点，坐标含负数）
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闭合曲面统计Closed surface statistics
3Dslicer
区段统计Segment statistics
这是一个用于计算与分割结构相关的统计数据的模块，例如体积、表面积、平均强度以及每个分割的各种其他指标。
标注图统计Labelmap statistics
标注图统计数据是使用段的二进制标注图表示形式计算的。
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体素计数：片段中的体素数
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体积 mm3 分段的体积（以 mm3 为单位）
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体积 cm3 以 cm3 为单位的段的体积
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质心：以 RAS 坐标表示的线段的质心
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费雷特直径：可以包含整个段的球体的直径
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表面积 mm2：以 mm2 为单位的段的表面积
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圆度：段的圆度。根据球体的面积之比计算，从费雷特直径减去实际面积。值 1 表示球形结构。请参阅此处的详细定义。
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平坦度：线段的平坦度。从第二个最小主力矩的比值的平方根乘以最小值计算。值 0 表示平面结构。请参阅此处的详细定义。
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伸长率：刀头的伸长率。从第二大主力矩的平方根乘以第二小的比值计算。请参阅此处的详细定义。
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主力矩：线段每个轴的主要惯性矩
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主轴：线段旋转的主轴(Principal axis为径向坐标,Orientation about principal axis为轴向坐标)
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定向边界框：包含线段的非轴对齐边界框。主轴方向用于定向边界框。
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旋转主轴（或主方向）是相对于某个点（通常是质心）定义的惯性矩张量（在上一节中介绍）的特征向量。相应的特征值称为主惯性矩。由于惯性矩张量是相对于空间中的点定义的，因此主轴都通过该点
（通常是质心）。
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径：半径，轴：中心轴，周：圆周
标量体积统计Scalar volume
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体素计数：片段中的体素数
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体积 mm3 分段的体积（以 mm3 为单位）
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体积 cm3 以 cm3 为单位的段的体积
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最小值：线段中的最小标量值
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最大值：线段中的最大标量值
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平均值：线段中的平均标量值
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中位数：细分中的标量值中位数
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标准偏差：线段中标量值的标准偏差（使用校正后的样本标准偏差公式计算）
闭合曲面统计Closed surface statistics
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表面积 mm2：以 mm2 为单位的段的体积
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体积 mm3 分段的体积（以 mm3 为单位）
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体积 cm3 以 cm3 为单位的段的体积
python控制台
#used LabelmapSegmentStatistics to pull the centroid for each segment in the Segmentation
#Then I used the centroid coordinates to generate new spherical segments with a 1mm diameter (or radius?)
#These can be used with Segment statistics to query core lesion locations based on anatomical atlases
#用LabelmapSegmentStatistics为分割中的每个线段拉出质心，然后使用质心坐标生成直径为1 mm(或半径？)的新球形线段。
#这些数据可与分段统计数据结合使用，以根据解剖图谱查询核心位置
import numpy as np
import SegmentStatistics
segmentationNode = slicer.util.getNode("Segmentation")#
volume_node = slicer.util.getNode("Volume")
segmentation = segmentationNode.GetSegmentation()
segnum = segmentation.GetNumberOfSegments()
for i in range(segnum):
segment = segmentation.GetNthSegment(i)
segmentId = segmentationNode.GetSegmentation().GetSegmentIdBySegment(segment)
segmentName = segment.GetName()
segStatLogic = SegmentStatistics.SegmentStatisticsLogic()
segStatLogic.getParameterNode().SetParameter("Segmentation", segmentationNode.GetID())
segStatLogic.getParameterNode().SetParameter("LabelmapSegmentStatisticsPlugin.centroid_ras.enabled", str(True))
segStatLogic.computeStatistics()
stats = segStatLogic.getStatistics()
print(segmentName)
centroid_ras = stats[segmentId,"LabelmapSegmentStatisticsPlugin.centroid_ras"]
print(centroid_ras)
tumorCentroid = vtk.vtkSphereSource()
tumorCentroid.SetCenter(centroid_ras)
tumorCentroid.SetRadius(1)
tumorCentroid.Update()
CentroidSegmentName = segmentName + "-centroid"
segmentId = segmentationNode.AddSegmentFromClosedSurfaceRepresentation(tumorCentroid.GetOutput(), CentroidSegmentName, [1.0,0.0,0.0]) 
参考链接：