ダウンロードリンクからコンパイル済みのアプリケーションファイルをダウンロードし、任意の場所に展開してください。デフォルトでは、ユーザーディレクトリ下に置かれることが想定されています。
起動ファイル（Windowsではbat、Linux/Macでは.sh）を実行し、アプリケーションを起動します。アプリケーションを初めて起動する場合は、ユーザーディレクトリ内にGRAPHYのDBフォルダが新規作成されます（ デフォルトでは ".GRAPHY" ）。起動後、GRAPHYのウィンドウが表示されます。
DICOMファイル、一般的な画像フォーマット、PDFなどをインポートします。
DBウィンドウのFileメニューからImportを選択し、ImportしたいDICOMファイルが保存されているフォルダを選択します。Importはデータのコピーを行います。
ExportはExport機能を利用できます。患者名などを更新したい場合は、患者情報の編集を行うことができます。専門的な匿名化が必要な場合は、Anonymize機能を利用してください。画像として記録されてしまった個人情報（ピクセル上に記録された文字など）への対応は、ROI機能を用いて、一度個人情報領域を削除したのち、処理済みのシリーズを保存してからExportすることで可能です。
DBから画像ファイルを削除するには、Delete機能を利用してください。
DICOMシリーズを表示します。画像のコントラストの調整や、簡易シリーズ同期ページングが可能です。
ROIの編集や保存、ROIによる解析を行うことができます。
ImageJ 3DViewerをバンドルしたパッケージです。基本的な機能はImageJ3DViewerに準じます。
プラグイン機能です。
レディオミクス特徴（信号強度ベースの特徴（ファーストオーダー）、2Dシェイプ特徴、テクスチャ特徴、フラクタル特徴、ベッジ数特徴）を計算し、予測モデルの作成パイプラインへ橋渡しします。
よく検討されている予測モデルとして、生存時間予測、良悪性予測、グレード予測などがあります。GRAPHYのレディオミクス特徴をパイプラインとして利用する方法はこちらをご確認ください。
プラグイン機能です。
Tensorflow, PyTorchで作成された予測モデルをDeepJavaLibraryを介して実行します。実行時に必要な設定、前処理、モデルファイルのロード、推論実行、実行結果の処理などは、GRAPHYプラグインとして用意する必要があります。
プラグインインターフェースを利用して、独自の拡張機能を開発できます。