使用问题汇总

[salan668]

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

1. 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。

2. 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。

3. 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)

4. 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

1. 如不进行数据集拆分，如何设置testing percentage？
   A: 跳过此步骤，直接进行建模就好。在建模时只导入training数据。

建模分析

1. 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。

2. 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。

3. 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。

• • 路径中是否有中文和空格？
• • 特征矩阵中是否有空值或非数字的字段？
• • 左下角的建模过程中，是否一步都无法运行，还是能够运行其中部分步骤？
• • 仅使用non-balance, Z-score Normalization, PCC, ANOVA, SVM, feature number: 1-5，5-fold CV进行建模？

结果可视化

1. 可视化界面中的特征贡献度，好像都差不多？
   A：这里只给出相对的贡献度，具体可以参照对应模型的coef.csv文件，里面会给出每个特征的具体贡献值。

文件读取

1. 文件、结果无法打开？
   A: 请注意导入特征矩阵的时候，路径要指向csv文件；导入建模结果时，路径要指向存储结果的根目录，根目录下有pipeline_info.csv文件。注意所有路径最好不要有中文和空格。

配置运行

1. 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。

2. 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。

3. 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。

[colddown123]

建模的时候修改了PCC，但导出description里面PCC还是写的0.99

[salan668]

Thanks the feedback, we will update this in the future version.