mitre/growthcleanr-web

growthcleanr-web

镜像概述和主要用途

growthcleanr-web是一个基于Python 3和Flask Web框架开发的应用程序，提供简单的Web界面以访问https://github.com/carriedaymont/growthcleanr R包，用于清理临床身高和体重测量数据。该应用支持上传CSV数据文件，通过growthcleanr进行数据清理，并提供清理后的结果文件下载。其设计初衷是在Docker容器化环境中使用。

核心功能和特性

• Web界面交互：提供直观的Web界面，支持CSV数据文件上传与清理结果下载
• 数据清理能力：集成growthcleanr R包的cleangrowth()函数，实现临床身高和体重数据的专业清理
• 结果文件管理：清理后的结果文件自动添加"cleaned"前缀及日期时间戳，避免文件名冲突
• 容器化部署：支持通过Docker快速部署和运行，无需复杂的环境配置

使用场景和适用范围

• 本地桌面使用：适合个人用户在本地环境处理临床身高体重数据，数据仅在本地系统可见
• 数据预处理：作为临床研究或***数据分析中的数据预处理工具，清理异常测量值
• 教学与演示：用于展示growthcleanr数据清理功能的使用方法和效果

注意：处理可能包含受保护健康信息(PHI)的敏感数据时需谨慎。此应用不区分用户，所有处理的数据对所有用户可见。本地部署时数据仅在单系统上可用；若部署到多用户可访问的远程服务器，需额外实施安全和隐私控制措施。

使用方法和配置说明

前提条件

需安装最新版本的Docker。

快速部署

通过Docker直接运行镜像，指定端口映射：

bash
docker run -it -p 5000:5000 mitre/growthcleanr-web:latest

镜像下载并运行后，在浏览器中访问 http://localhost:5000/ 即可使用应用。

数据处理流程

1. 准备符合https://carriedaymont.github.io/growthcleanr/articles/quickstart.html#data-preparation-1%E7%9A%84CSV%E6%96%87%E4%BB%B6
2. 通过应用的"Upload"功能上传CSV文件
3. 点击"Refresh this page"刷新页面，直至看到结果数据集处理完成
4. 点击结果文件即可下载清理后的数据

开发指南

环境要求

• Python 3.8
• R环境及https://github.com/carriedaymont/growthcleanr R包
• growthcleanr的exec目录中的gcdriver.R需可执行为/usr/local/bin/gcdriver.R

本地开发步骤

1. 克隆仓库并进入目录：

bash
git clone https://github.com/mitre/growthcleanr-web.git
cd growthcleanr-web

2. 创建并激活虚拟环境（推荐），安装依赖：

bash
pip install -r requirements.txt

3. 启动应用：

bash
python app.py

4. 在浏览器中访问 http://localhost:5000/ 即可使用本地开发版本

目录结构说明

应用启动时会自动创建以下目录（如不存在）：

• dataset：存储上传的CSV文件，文件名带有日期时间前缀
• status：存储状态文件，跟踪gcdriver进程ID（大型数据集可能需要数分钟处理时间）
• result：存储清理后的结果文件，文件名带有"cleaned-"前缀

浏览器每次加载首页时，会扫描这三个目录以确定数据集和处理状态，并清理已完成或失败进程的状态文件。

版权声明

Copyright 2020-2021 The MITRE Corporation.

Approved for Public Release; Distribution Unlimited. Case Number 19-2008