RadStudio 是面向医学研究人员的零代码深度学习平台。通过拖拽式 DSL 编辑器搭建影像组学与深度学习实验管线，无需编写代码即可完成"数据导入 → 预处理 → 特征提取 → 建模 → 评估 → 论文图表导出"完整流程。
谁适合使用 RadStudio？
- 影像科医生 / 研究生 — 无需编程基础，拖拽搭建实验管线
- 生物医学工程学生 — 快速验证影像组学与深度学习方案
- 开发者 / 研究工程师 — 二次开发、自定义模型与 Worker 扩展
核心功能
| 功能 | 说明 |
|---|
| 拖拽式编辑器 | 基于 React Flow 的可视化管线编辑器 |
| 影像组学 | PyRadiomics 特征提取与分析 |
| 深度学习 | MONAI + nnU-Net v2 医学影像分割 |
| 论文图表 | 一键生成符合期刊规范的学术图表 |
| AI 助手 | 基于 LLM 的实验结果解读与论文段落生成 |
| 多模态学习 | 融合临床数据、影像数据和文本数据 |
技术栈
| 层 | 技术 |
|---|
| 前端 | React 18 + TypeScript + Vite + React Flow + ECharts |
| 后端 | FastAPI (Python 3.11+) + Celery + Redis |
| AI 引擎 | PyTorch 2.x + MONAI + nnU-Net v2 + PyRadiomics |
| 存储 | PostgreSQL + MinIO |
| 容器化 | Docker + Docker Compose |
| LLM | DeepSeek API / Qwen |
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