探索医学影像分析的新利器：FAE

探索医学影像分析的新利器：FAE

项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/fae/FAE

项目介绍

FAE（FeAture Explorer） 是一款专为放射科医生设计的医学影像分析工具。它能够帮助医生从影像数据中提取特征、预处理特征矩阵，并通过一键操作开发机器学习模型（包括二分类和生存分析），并定量和定性地评估模型性能。FAE 项目灵感来源于 Radiomics，并提供了一个便捷的图形用户界面（GUI）。FAE 由华东师范大学和西门子医疗有限公司联合开发，旨在简化医学影像分析的复杂流程，提升放射科医生的工作效率。

项目技术分析

FAE 项目基于 Python 3.7 开发，集成了多种先进的机器学习和数据处理库，如 scikit-learn、PyTorch、lifelines 等。其核心架构包括以下几个主要模块：

• HomePage：项目的启动页面，负责初始化所有模块。
• Feature：特征提取和合并模块，包括图像文件和 ROI 文件的匹配。
• BC（Binary Classification）：二分类模型开发模块，涵盖数据结构、模型描述生成、特征分析、可视化和预处理等功能。
• SA（Survival Analysis）：生存分析模型开发模块，结构与二分类模块类似，但专注于生存分析任务。
• Plugin：插件管理模块，支持扩展功能。

项目及技术应用场景

FAE 适用于多种医学影像分析场景，特别是在以下领域具有广泛的应用潜力：

• 肿瘤诊断与预后：通过提取影像特征并构建二分类模型，帮助医生快速识别肿瘤，并评估患者的预后情况。
• 生存分析：利用生存分析模型，预测患者的生存时间，为临床决策提供科学依据。
• 影像组学研究：支持大规模影像数据的特征提取和分析，推动影像组学研究的深入发展。

项目特点

• 一键操作：FAE 提供了一键式操作流程，简化了特征提取、模型开发和评估的复杂性，即使是非专业人士也能轻松上手。
• 丰富的可视化功能：内置多种可视化工具，如 ROC 曲线、AUC 曲线等，帮助用户直观地理解模型性能。
• 模块化设计：项目采用模块化设计，便于扩展和定制，满足不同用户的特定需求。
• 跨平台支持：FAE 提供了 Windows 和 Ubuntu 版本的发布，支持多种操作系统环境。

结语

FAE 作为一款开源的医学影像分析工具，不仅在技术上具有先进性，更在实际应用中展现了强大的实用性。无论您是放射科医生、医学研究人员，还是对医学影像分析感兴趣的开发者，FAE 都将是您不可或缺的得力助手。欢迎访问 GitHub 项目页面 了解更多详情，并加入我们的开源社区，共同推动医学影像分析技术的发展！

FAE FeAture Explorer 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fae/FAE