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用word 做网站,做网站细节,找人做网站注意什么,网站建设的文本事例眼底疾病智能辅助诊断系统 1. 项目概述 本项目是一个基于深度学习的眼底疾病智能辅助诊断系统。系统利用计算机视觉技术#xff08;主要是 YOLOv11-cls 图像分类模型#xff09;对眼底相机拍摄的图像进行自动分析#xff0c;识别包括正常眼底、糖尿病视网膜病变、青光眼、白…眼底疾病智能辅助诊断系统1. 项目概述本项目是一个基于深度学习的眼底疾病智能辅助诊断系统。系统利用计算机视觉技术主要是 YOLOv11-cls 图像分类模型对眼底相机拍摄的图像进行自动分析识别包括正常眼底、糖尿病视网膜病变、青光眼、白内障、老年性黄斑变性AMD、高血压视网膜病变、高度近视及其他异常在内的多种眼部状况。项目旨在为医生提供快速、客观的辅助诊断参考减轻医疗工作负担并帮助患者进行初步的眼健康筛查。2. 技术栈本项目采用了前后端分离的架构设计使用了目前主流的开发技术后端 (Backend)语言: Python 3.12框架: Django 5.2.9 Django REST Framework (DRF)深度学习框架: PyTorch, Ultralytics YOLO图像处理: OpenCV, Pillow (PIL)数据库: SQLite3 (开发环境) / 可扩展至 PostgreSQL 或 MySQL前端 (Frontend)框架: Vue 3 (Composition API)构建工具: ViteUI 组件库: Element Plus图表库: ECharts (用于数据可视化)HTTP 客户端: Axios3. 数据集与算法3.1 数据集 (Dataset)数据集来源于公开的眼科医疗影像数据库如 ODIR 等经过清洗和标注主要包含以下类别Normal (N): 正常眼底Diabetes (D): 糖尿病视网膜病变Glaucoma (G): 青光眼Cataract ©: 白内障以及 AMD, Hypertension, Myopia, Other 等补充类别。图解: 上图展示了数据集中各类眼底疾病的样本数量分布情况。了解样本分布对于评估模型的平衡性和泛化能力至关重要。3.2 核心算法与模型 (Algorithm Model)本项目主要使用的核心模型是YOLOv11-clsYou Only Look Once - Classification。YOLO 系列通常以目标检测闻名但其分类头Classification Head在特征提取方面同样表现优异具有推理速度快、精度高的特点非常适合实时性要求较高的医疗辅助诊断场景。此外系统架构还支持扩展其他经典卷积神经网络模型如MobileNetV2: 轻量级网络适合移动端部署。EfficientNet-B3: 在参数量和精度之间取得了极佳的平衡。训练过程可视化在模型训练过程中我们通过 Batch批次输入图像进行特征学习。图解: 以上三张图片展示了模型训练过程中输入到神经网络中的一个 Batch 的图像数据。这些图像经过了预处理如 Resize、归一化包含了对应的标签如 Normal, Cataract 等模型通过不断学习这些样本来更新权重。4. 训练与评估 (Training Evaluation)4.1 训练结果曲线图解: 该图展示了模型在训练过程中的各项指标变化曲线train/loss val/loss: 训练集和验证集的损失值随 Epoch 增加而下降表明模型正在收敛。metrics/accuracy_top1: Top-1 准确率随训练进行逐渐上升最终趋于稳定代表模型预测最可能的类别与真实标签一致的概率。4.2 混淆矩阵 (Confusion Matrix)图解: 混淆矩阵是评估分类模型性能的重要工具。横轴: 预测类别 (Predicted)。纵轴: 真实类别 (True)。对角线: 颜色越深数值越大表示模型预测正确的数量越多。非对角线: 表示模型预测错误的数量误判。例如如果“Normal”行的“Diabetes”列有数值说明将正常眼底误判为了糖尿病病变。5. 数据库设计 (Database Design)系统使用关系型数据库存储图像记录、诊断结果、训练日志和用户信息。以下是核心数据表的详细设计。5.1 眼底图像记录表 (api_eyeimage)用于存储用户上传的眼底图像及其诊断结果。字段名类型长度非空 (Null)唯一 (Unique)说明idInteger-NoYes主键自增 IDimageVarchar100NoNo图像文件的存储路径 (media/eye_images/…)uploaded_atDateTime-NoNo记录创建/上传时间自动生成predicted_labelVarchar50YesNo模型预测的疾病名称 (如 ‘Diabetes’)confidenceFloat-YesNo预测置信度 (0.0 - 1.0)true_labelVarchar50YesNo真实标签 (用于后续人工校对或半监督学习)5.2 训练日志表 (api_traininglog)用于记录模型训练过程中的性能指标用于前端可视化训练进度。字段名类型长度非空 (Null)唯一 (Unique)说明idInteger-NoYes主键自增 IDmodel_nameVarchar50NoNo模型名称 (如 ‘mobilenet_v2’)epochInteger-NoNo当前训练轮次lossFloat-NoNo损失值accuracyFloat-NoNo准确率timestampDateTime-NoNo日志记录时间5.3 用户表 (auth_user)Django 内置的用户认证表用于管理管理员和普通用户。字段名类型长度非空 (Null)唯一 (Unique)说明idInteger-NoYes用户 IDusernameVarchar150NoYes用户名登录凭证passwordVarchar128NoNo加密后的密码哈希值emailVarchar254NoNo电子邮箱is_superuserBoolean-NoNo是否为超级管理员is_staffBoolean-NoNo是否允许登录后台date_joinedDateTime-NoNo注册时间6. 系统界面与功能 (System Interface Functions)6.1 登录与注册功能:提供用户身份认证入口保障系统数据安全。用户可以通过注册创建新账号或直接登录进入系统。支持 Token 认证机制登录成功后获取访问令牌。6.2 系统仪表盘 (Dashboard)功能:数据概览: 展示系统总样本数、已诊断数量等关键指标。疾病分布图: 使用 ECharts 饼图/柱状图直观展示当前数据库中各类眼底疾病的比例。快捷入口: 提供快速跳转至诊断、历史记录等核心功能的卡片。6.3 智能诊断 (Model View)功能:图像上传: 用户可上传本地眼底图像。实时预测: 后端模型实时处理图像返回预测结果。结果展示:显示预测的疾病类别如“糖网病变”。显示置信度条Confidence直观反映模型的确信程度。提供针对性的医疗建议Suggestion。可视化: 同时展示模型训练的混淆矩阵和训练结果图增强用户对模型性能的信任。6.4 历史诊断记录功能:记录归档: 自动保存每一次诊断的图像、结果、置信度和时间。多维筛选: 支持按疾病类型如只看“青光眼”、日期范围进行筛选。视图切换: 提供“列表视图”和“卡片视图”两种展示方式。数据管理: 支持单条删除和批量删除操作。6.5 个人中心功能:展示当前登录用户的基本信息用户名、邮箱、角色。提供修改密码功能。显示用户的最后登录时间。6.6 用户管理 (管理员专属)功能:仅管理员权限可见。用户列表: 查看系统中所有注册用户的信息。权限控制: 可以将普通用户提升为管理员或禁用违规账号。账号维护: 支持删除用户或重置用户信息的后台操作。7. 总结本系统通过整合先进的深度学习算法与现代化的 Web 开发技术构建了一个功能完备、交互友好的眼底疾病辅助诊断平台。从底层的数据库设计到前端的可视化交互再到后端的模型推理各环节紧密配合能够有效地辅助医生进行筛查工作具有较高的实用价值和扩展潜力。