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在使用FAE进行自己的课题研究室,建议请先根据FAE视频运行Demo数据,将程序测试之后,再进行自己数据的研究。
FAE能否提取hdr/img格式的数据? A: FAE进行特征提取时是基于pyradiomics 3.0。因此能否提取取决于PyRadiomics是否支持。可以通过Slicer等软件将hdr/img转成nii使用FAE提取,或直接使用其他软件(如Slicer)进行特征提取,再使用FAE对特征矩阵进行分析。
数据清洗界面中的Random Split和test-ref Split的区别是什么? A: 详情可以参照FAE视频,P3的4:08部分。这里大概说明一下,Random Split是随机拆分,Test-ref是根据已拆分好的矩阵,进行相同Case的拆分。比如说我们有100个人的T2像,提取特征,进行了8:2的Random split,然后建模分析。后面我们又提取了T1像,想看看T1的特征在相同训练集和测试集上的表现怎么样,这时候可以使用test-ref split,此时只需要导入上一步拆分好的测试特征矩阵文件。
~~ROI文件的label,用的不是1存储,而是其他数值,应如何使用FAE进行提取? A: 基于PyRadiomics,可以修改配置文件中的label属性,进行对应ROI的特征提取。但由于目前版本中的FAE会重写配置文件,因此这个功能无法实现,还需要工科人员通过PyRadiomics的库进行提取。下一版本会改善此功能。~~ (v 0.3.7)
如何检查图像和ROI是否一致? A: 可以使用ITK-SNAP或者其他软件,观察图像的大小、分辨率、方向等信息,与ROI是否一致。例如有进行超声数据分析时,有图像为200x200,ROI为200x200x1,此使图像和ROI不匹配。
对于样本不均衡的情况,用什么方法好? A: FAE提供了Up-sampling, Down-sampling, SMOTE三种不均衡的方法,效果针对不同的数据集,会有不一样的效果,具体来说,建模过程要看模型在验证集上的表现,最终要看模型在测试集上的表现。没有统一的定论,这条说明同样适用于标准化方法、特征选择方法、建模方法。
命令行中报数据不足的错误 A: 以五折法为例,需要正样本和负样本至少为5个,以满足5折法时每一步都可以有至少一个样本。
程序运行之后闪退 A: 请先运行demo特征矩阵,确保程序可以运行。如果还是有类似问题,请确认一下问题。如果上述测试都能通过,但自己的数据还是具有问题,请对数据做匿名化处理后,将特征矩阵和建模中的具体勾选情况,以及相关操作描述发邮件至songyangmri@gmail.com。
FAE如何安装? A: FAE代码开源,如果要使用python运行,请先配置好相应的环境,具体请参照Github页面,同时记得将.ui文件本地编译成.py文件。如果只是使用FAE(大部分的医学背景研究人员),可以直接从网盘下载编译好的0.3.6版本,运行MainFrameCall.exe即可。
什么时候有Mac版FAE? A: 由于本人没有Mac电脑,无法对Mac版本进行打包和测试,固没有Mac版本的FAE。有群友对Mac版进行运行,可以群里进行咨询。
程序启动后闪退(0.4版本之后) A: 尝试下载网盘中的VC_redist.x64_for_torch.exe,并双击运行,然后运行FAE尝试。
建模的时候修改了PCC,但导出description里面PCC还是写的0.99
Thanks the feedback, we will update this in the future version.
在使用FAE进行自己的课题研究室,建议请先根据FAE视频运行Demo数据,将程序测试之后,再进行自己数据的研究。
特征提取
FAE能否提取hdr/img格式的数据? A: FAE进行特征提取时是基于pyradiomics 3.0。因此能否提取取决于PyRadiomics是否支持。可以通过Slicer等软件将hdr/img转成nii使用FAE提取,或直接使用其他软件(如Slicer)进行特征提取,再使用FAE对特征矩阵进行分析。
数据清洗界面中的Random Split和test-ref Split的区别是什么? A: 详情可以参照FAE视频,P3的4:08部分。这里大概说明一下,Random Split是随机拆分,Test-ref是根据已拆分好的矩阵,进行相同Case的拆分。比如说我们有100个人的T2像,提取特征,进行了8:2的Random split,然后建模分析。后面我们又提取了T1像,想看看T1的特征在相同训练集和测试集上的表现怎么样,这时候可以使用test-ref split,此时只需要导入上一步拆分好的测试特征矩阵文件。
~~ROI文件的label,用的不是1存储,而是其他数值,应如何使用FAE进行提取? A: 基于PyRadiomics,可以修改配置文件中的label属性,进行对应ROI的特征提取。但由于目前版本中的FAE会重写配置文件,因此这个功能无法实现,还需要工科人员通过PyRadiomics的库进行提取。下一版本会改善此功能。~~ (v 0.3.7)
如何检查图像和ROI是否一致? A: 可以使用ITK-SNAP或者其他软件,观察图像的大小、分辨率、方向等信息,与ROI是否一致。例如有进行超声数据分析时,有图像为200x200,ROI为200x200x1,此使图像和ROI不匹配。
数据预处理
建模分析
对于样本不均衡的情况,用什么方法好? A: FAE提供了Up-sampling, Down-sampling, SMOTE三种不均衡的方法,效果针对不同的数据集,会有不一样的效果,具体来说,建模过程要看模型在验证集上的表现,最终要看模型在测试集上的表现。没有统一的定论,这条说明同样适用于标准化方法、特征选择方法、建模方法。
命令行中报数据不足的错误 A: 以五折法为例,需要正样本和负样本至少为5个,以满足5折法时每一步都可以有至少一个样本。
程序运行之后闪退 A: 请先运行demo特征矩阵,确保程序可以运行。如果还是有类似问题,请确认一下问题。如果上述测试都能通过,但自己的数据还是具有问题,请对数据做匿名化处理后,将特征矩阵和建模中的具体勾选情况,以及相关操作描述发邮件至songyangmri@gmail.com。
结果可视化
文件读取
配置运行
FAE如何安装? A: FAE代码开源,如果要使用python运行,请先配置好相应的环境,具体请参照Github页面,同时记得将.ui文件本地编译成.py文件。如果只是使用FAE(大部分的医学背景研究人员),可以直接从网盘下载编译好的0.3.6版本,运行MainFrameCall.exe即可。
什么时候有Mac版FAE? A: 由于本人没有Mac电脑,无法对Mac版本进行打包和测试,固没有Mac版本的FAE。有群友对Mac版进行运行,可以群里进行咨询。
程序启动后闪退(0.4版本之后) A: 尝试下载网盘中的VC_redist.x64_for_torch.exe,并双击运行,然后运行FAE尝试。