mitre/growthviz

GrowthViz

镜像概述和主要用途

GrowthViz由Health FFRDC与CDC合作开发，并结合了领先健康研究人员的反馈，旨在支持对growthcleanr输出的后处理和数据可视化。该工具的目标是允许用户对growthcleanr输出进行后处理和数据可视化。https://github.com/carriedaymont/growthcleanr%E6%98%AF%E4%B8%80%E7%A7%8D%E7%94%A8%E4%BA%8E%E6%B8%85%E7%90%86%E7%94%B5%E5%AD%90%E5%81%A5%E5%BA%B7%E8%AE%B0%E5%BD%95%EF%BC%88EHR%EF%BC%89%E4%B8%AD%E7%BA%B5%E5%90%91%E4%BA%BA%E4%BD%93%E6%B5%8B%E9%87%8F%E6%95%B0%E6%8D%AE%E7%9A%84%E8%87%AA%E5%8A%A8%E5%8C%96%E6%96%B9%E6%B3%95%E3%80%82GrowthViz%E6%8F%90%E4%BE%9B%E4%BA%86%E5%8C%85%E5%90%AB%E5%9B%BE%E5%BD%A2%E7%94%A8%E6%88%B7%E7%95%8C%E9%9D%A2%E5%92%8C%E4%BA%A4%E4%BA%92%E5%BC%8F%E8%BD%AF%E4%BB%B6%E5%BC%80%E5%8F%91%E7%9A%84%E7%8E%AF%E5%A2%83%EF%BC%8C%E4%BB%A5%E4%BE%BF%E6%8E%A2%E7%B4%A2%E6%95%B0%E6%8D%AE%E3%80%82

核心功能和特性

• 后处理与可视化：专门用于处理growthcleanr的输出数据，支持数据转换和可视化分析
• 交互式环境：基于Jupyter Notebook，提供图形用户界面和交互式软件开发环境
• 数据分析工具：集成Python、NumPy和Pandas进行数据处理，支持DataFrame操作
• 可视化工具：使用Matplotlib和Seaborn生成图表，支持用户自定义可视化
• 灵活的数据输入：支持用户替换CSV格式的自定义数据，保持与样本数据相同的格式

使用场景和适用范围

适用于需要处理和可视化生长数据的健康研究人员，特别是：

• 儿科研究：分析儿童生长数据（使用GrowthViz-pediatrics.ipynb）
• 成人研究：分析成人生长数据（使用GrowthViz-adults.ipynb）
• 基于EHR数据的研究：对经growthcleanr清理后的纵向人体测量数据进行深入分析和可视化

详细使用方法和配置说明

Docker安装

Docker提供了一种下载GrowthViz及其依赖环境的方式。使用此方法需先下载并安装Docker Desktop。

1. 下载并运行GrowthViz-Docker

执行以下命令：

bash
docker run -it -p 8888:8888 -v [data-path]/growthviz-data:/usr/src/app/growthviz-data mitre/growthviz

• 将[data-path]替换为您本地计算机上选择的目录路径。例如，选择~/Documents，这将在Documents文件夹中创建一个名为/growthviz-data的文件夹。要向GrowthViz输入数据，需在此/growthviz-data文件夹中添加CSV文件。
• 注意：在Windows上映射文件夹时，系统可能会提示您确认是否要"共享"该文件夹，这是标准的Windows安全做法，确认即可继续。

2. 访问GrowthViz

运行上述命令后，会显示几行文本。选择文本中的第三个URL并在Web浏览器中导航至该URL。URL格式通常为：http://X.X.X.X:8888/?token=XXX...

在浏览器中，点击文件GrowthViz.ipynb，将打开一个新窗口，显示GrowthViz Jupyter Notebook。

3. 运行GrowthViz

您可以选择点击"Run"按钮逐步运行文档中的各个代码块（单元格），或点击菜单栏中的"Cell"下拉菜单并选择"Run all"一次性运行整个notebook。默认情况下，将使用样本数据运行。

4. 输入自定义数据集CSV

要输入自己的数据，请将文件[您的文件名.csv]放入步骤1中创建的/growthviz-data文件夹。

然后，导航至单元格7和28，将：

python
cleaned_obs = pd.read_csv("sample-data-cleaned.csv")

替换为：

python
cleaned_obs = pd.read_csv("growthviz-data/[您的文件名.csv]")

其中[您的文件名.csv]是您放置在/growthviz-data文件夹中的输入CSV文件。

样本数据和首次运行测试

默认情况下，按照上述Docker安装步骤操作时，notebook将使用GrowthViz项目中.csv文件中的样本数据。这与https://github.com/carriedaymont/growthcleanr%E9%99%84%E5%B8%A6%E7%9A%84%E5%90%88%E6%88%90%E6%A0%B7%E6%9C%AC%E6%95%B0%E6%8D%AE%E7%9B%B8%E5%90%8C%EF%BC%8C%E7%BB%8F%E8%BF%87%E6%B8%85%E7%90%86%E5%90%8E%E5%88%86%E4%B8%BA%E5%84%BF%E7%A7%91%E5%92%8C%E6%88%90%E4%BA%BA%E6%95%B0%E6%8D%AE%E9%9B%86%E4%BE%9BGrowthViz%E4%BD%BF%E7%94%A8%E3%80%82

要确保所有必要的示例文件都存在，请运行check_setup.py脚本。

输出框

当运行所有单元格时，Out[#]:框将出现在notebook中In[#]:代码单元格下方。这些输出是代码块对数据处理的结果。"Out"块通常是用于探索growthcleanr数据的交互式图表和图形。每个Out[#]:块的描述可在In[#]:块上方的文本部分找到。

Git仓库信息

该项目的最新代码应运行GrowthViz-pediatrics.ipynb或GrowthViz-adults.ipynb，具体取决于用户的患者群体。

Notebook需要Python 3、Jupyter Notebook、Pandas、Matplotlib和Seaborn。某些小部件还需要在Jupyter中启用Qgrid扩展。仓库中的.csv文件是运行notebook所需的源数据。自定义数据应替换这些文件，保持相同格式。

简单安装（可选）

Anaconda是一个一体化软件包安装程序，用于设置运行和查看GrowthViz所需的依赖项。

1. 安装Anaconda

   • 按照此处的安装说明进行安装
   • 选择Python 3.7版本
   • Windows安装说明提供了详细步骤，可正确设置项目所需环境

2. 使用GitHub上的"Clone or download"按钮将https://github.com/mitre/GrowthViz%E4%B8%8B%E8%BD%BD%E4%B8%BAzip%E6%96%87%E4%BB%B6

3. 解压缩GrowthViz zip文件，以访问Jupyter notebook的所有源文件

4. 运行步骤1中安装的Anaconda Navigator（转到开始 > Anaconda Navigator），加载可能需要一些时间

5. 在启动Jupyter Notebook应用程序前，下载额外的依赖项"Qgrid"：

   • 点击左侧的"Environments"
   • 在顶部中央的"Search Packages"文本框中输入"Qgrid"。如果显示带有绿色复选框，则继续步骤6
   • 如果未显示：
     • 将"已安装"下拉菜单更改为"未安装"，搜索"Qgrid"
     • 若仍未显示，点击"Update Index..."按钮，完成后再次搜索
     • 勾选Qgrid并点击"Apply"按钮，确认安装
     • 安装成功后返回"Home"页面

6. 点击"Jupyter Notebook"图标下的"Launch"，在默认浏览器中打开Jupyter Notebook界面

7. 导航至下载的GrowthViz-master文件夹，点击GrowthViz.ipynb运行Python notebook

8. [可选测试步骤] 点击"Run"按钮逐步运行单元格，或通过"Cell"菜单选择"Run all"测试整个notebook

如果不使用Anaconda，可在requirements.txt中找到特定的软件包版本。

注意事项

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批准公开发布；分发不受限制。案例编号 19-2008