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基于 PyTorch 的医学影像辅助筛查系统设计与实现

PythonPyTorchDjangoMySQL

专业方向:智能科学与技术 / 计算机科学与技术 · 类型:深度学习 · 预计 18 人日

一、选题背景

基层医院影像阅片量大、专业医生不足,常见病变的初筛依赖人工,漏诊风险高。

二、设计目的与意义

基于公开影像数据集训练病变筛查模型,对上传影像给出初筛结论与病灶提示框。

三、主要任务与内容

普通用户

  • 上传影像并获取初筛结论
  • 查看病灶标注
  • 查看历史记录

管理员

  • 模型与阈值配置
  • 影像任务队列
  • 复核与错误样本标注
  • 筛查统计

四、技术要求

  • 数据集构建、标注与数据增强
  • CNN / 迁移学习模型的训练、验证与评估(准确率、混淆矩阵)
  • 模型推理接口与图片上传处理(Pillow / OpenCV)
  • 模型版本管理与识别记录留档
  • 系统结论仅用于辅助筛查,需在界面明确提示不能替代医生诊断

五、运行环境

语言 / 框架Python 3.8+、Django 4.2 / Flask
数据库MySQL 5.7 及以上
前端Bootstrap 5 或 Vue3
开发工具PyCharm / VS Code

六、进度安排(16 周)

第 1–2 周选题与调研,完成开题报告
第 3–4 周需求分析与系统总体设计
第 5–6 周数据库设计与原型页面
第 7–9 周核心功能模块开发
第 10–11 周扩展功能与前后端联调
第 12–13 周系统测试与缺陷修复
第 14–15 周撰写论文初稿
第 16 周论文修改、定稿与答辩准备

七、预期成果

  • 系统源码(可运行)
  • 数据库脚本与演示数据
  • 毕业设计任务书
  • 开题报告
  • 毕业论文
  • 系统使用说明

八、特色与难点

数据集规模与标注质量;假阴性控制与「仅作辅助」的表述边界。

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备注 BS

csbysj2020ACE2487

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