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``markdown

Basic Usage Tutorial / 基础使用教程

中文 (Chinese):

第一步: 数据准备

``bash

创建数据目录

mkdir data/

将DICOM文件按以下结构组织

data/ └── patient_001/ └── scan_001/ ├── *.dcm (DICOM文件) └── ...

第二步: DICOM转换

将DICOM转换为NIfTI格式

python dicom_converter.py --input data --output converted_data

第三步: 批量分析

运行一键分析

python autoqa_launcher.py --input converted_data --output autoqa_results

或使用详细参数

python autoqa_launcher.py --input my_data --output my_results --skip-vis --force-clean

第四步: 查看结果

分析完成后，结果将保存在 autoqa_results/ 目录中：

• batch_report_YYYYMMDD_HHMMSS/: 带时间戳的完整报告
• 00_executive_summary/: 执行摘要
• 01_detailed_data/: 详细数据CSV
• 02_visualizations/: 可视化图表
• 03_quality_analysis/: 质量分析报告

English:

Step 1: Data Preparation

Create data directory

mkdir data/

Organize DICOM files in the following structure

data/ └── patient_001/ └── scan_001/ ├── *.dcm (DICOM files) └── ...

Step 2: DICOM Conversion

Convert DICOM to NIfTI format

python dicom_converter.py --input data --output converted_data

Step 3: Batch Analysis

Run one-click analysis

python autoqa_launcher.py --input converted_data --output autoqa_results

Or with detailed parameters

python autoqa_launcher.py --input my_data --output my_results --skip-vis --force-clean

Step 4: View Results

After analysis, results will be saved in the autoqa_results/ directory:

• batch_report_YYYYMMDD_HHMMSS/: Timestamped complete reports
• 00_executive_summary/: Executive summaries
• 01_detailed_data/: Detailed data CSV
• 02_visualizations/: Visualization charts
• 03_quality_analysis/: Quality analysis reports