平台使用手册

1. 首次使用

1. 使用单位或管理员提供的平台地址打开系统。
2. 在首页确认系统状态显示正常。
3. 根据要处理的数据类型进入骨髓、外周血或染色酶模块。

2. 选择业务模块

首页展示当前可用的业务模块。点击模块卡片后进入独立工作区，再通过左侧菜单切换具体功能。

3. 上传前准备数据

单细胞小图

按照类别建立文件夹，每张 JPEG 图片放入对应类别目录。文件夹名称应与平台当前类别映射一致。

大图与标注

准备 images 和 xmls 两组文件。图片与 XML 需要同名配对；每个标注对象应包含类别名称和归一化的 x、y、width、height。

4. 模型管理

1. 进入目标模块并打开“模型管理”。
2. 选择与模型训练时一致的类别映射。
3. 填写模型名称、版本标签和输入尺寸。
4. 选择权重文件并点击“上传并校验”。
5. 等待状态变为“已验证”后，将其作为项目模型使用。

推荐使用 `.pth` 格式的 PyTorch state_dict。模型输出类别数必须与所选映射一致；加密模型应由系统管理员提前配置相应的解密方式。

5. 数据项目完整流程

创建项目

在“项目工作台”填写项目名称，选择小图或大图数据、类别映射和模型版本。创建后点击项目卡进入工作区。

上传和处理

1. 新建上传批次并选择文件或目录。
2. 核对文件数量后点击“结束上传”。
3. 点击“启动处理”，等待规则检查、裁图和模型推理完成。
4. 如任务失败，打开任务日志查看具体阶段与原因，修正后重新建立批次。

冻结分析

确认本轮样本处理完成后执行冻结。冻结会固定当前数据、模型、映射和参数，并生成可追溯的分析版本。

6. 查看结果、报告与复查

• 结果总览：查看样本数量、质量状态、模型指标和高风险数量。
• 类别分析：查看各类别样本量、聚类信息和二维/三维分布图。
• 样本明细：查看原始类别、预测类别、风险组成和 Top-K 概率。
• 报告中心：生成统计工作簿、高风险样本包和辅助说明。
• 人工复查：上传复查数据，查看一致、不一致、主数据独有和复查新增结果。

复查完成后，平台会对保留样本重新筛查并生成新的分析结果。需要继续复查时，可在同一项目内建立下一轮。

7. 本地目录巡检

目录巡检适用于在创建项目之前快速检查一套已有数据。

1. 进入对应模块的“本地巡检”。
2. 登记数据名称和主目录位置。
3. 选择快速巡检或完整巡检并启动任务。
4. 在巡检历史中查看类别分布、配对情况、图像质量、重复文件和异常示例。

8. 最终确认与下载

1. 确认最新批次、分析和复查任务均已完成。
2. 打开最终确认区域，检查可导出样本数、警告和阻断项。
3. 点击生成最终标准数据包。
4. 生成完成后下载数据包，并保存平台显示的版本及校验信息。

最终数据包为标准 ZIP 文件。小图按类别整理；大图项目同时提供原图、过滤后的 XML、裁图、对象索引、映射快照和文件清单。

9. 常见问题

模型校验失败

检查文件格式、模型结构、输入尺寸以及输出类别数是否与映射一致。

文件显示未知类别

检查类别文件夹或 XML 中的 name 是否与当前映射一致；必要时先更新类别映射。

大图没有生成裁图

检查图片与 XML 是否同名、标注框是否有效，以及 XML 是否包含完整字段。

无法冻结或最终确认

检查是否仍有上传中、处理中、复查中或失败未处理的任务，并根据页面阻断提示逐项处理。

切换模块后找不到记录

项目和记录按模块隔离。返回模块首页并重新进入创建该记录时所选的模块。