Ai心动告白计划-微信小程序

1、立项背景和目标 乳腺癌病理人工诊断效率低、易出现漏诊误诊，基层医师阅片水平参差不齐，同时传统深度学习模型判定过程不透明，难以用于临床参考。本项目目标是搭建 CNN-RNN 混合识别模型，开发配套可视化桌面软件，精准完成乳腺病理图像良恶性判定，通过热力图直观标注病灶区域，打造轻量化 AI 辅助诊断工具，提升病理筛查效率，为医护人员提供可解释的智能判断依据。 2、软件功能、核心功能模块的介绍 本软件基于 Python Tkinter 开发，包含四大核心模块。一是图像上传预处理模块，支持本地病理图片读取、尺寸归一化、像素标准化；二是 AI 模型推理模块，加载训练完成的 CNN-RNN 模型，快速完成良恶性分类并输出置信概率；三是 Grad-CAM 热力可视化模块，反向计算特征权重，生成病灶高亮热力图；四是交互展示模块，分区呈现原图、热力图、预测结果与运行进度，界面简洁易上手，无需编程基础即可操作。 3、业务流程、功能路径描述 完整使用路径：打开软件主界面→点击上传按钮选中本地病理图像，系统自动完成图片预处理→后台调用 AI 模型进行特征提取与推理运算，同步计算热力图层→界面左侧展示原始病理图，右侧实时加载病灶热力图，底部显示良性 / 恶性判定结果、预测可信度数值与执行进度。使用者可查看 AI 识别结果与病灶定位，核验判断逻辑，完成单次辅助诊断，可重复上传多张图片进行批量测试使用。

立项背景与目标 企业多业务存在大量定时数据同步、批量计算、日志清理等定时任务，传统单机定时脚本存在分散难管控、执行失败无告警、运行数据无法追溯、执行状态不透明等问题。本项目搭建统一分布式任务调度平台，实现全量任务集中管控、执行过程可视化监控、异常自动告警，保障批量任务稳定可靠执行。 核心功能模块 任务基础管理：统一录入、启停、编辑定时任务，当前在线运行任务共 8 个，支持自定义执行周期、重试策略； 分布式执行器管控：对接 1 台在线执行器机器，实现任务远程分发、资源隔离、负载均衡； 调度数据可视化报表：基于 ECharts 实现日期分布折线图、任务成功率饼图，统计周期内累计调度 115429 次，直观区分成功 / 失败 / 进行中三类任务状态； 异常运维模块：任务执行失败实时推送告警，留存全量调度日志，支持按日期筛选历史记录、定位故障任务。 业务流程 运维人员在后台创建定时任务并配置调度规则，调度中心按时间规则自动向执行器下发任务；任务执行后自动采集运行结果，写入数据库统计数据；前端实时渲染可视化报表，出现失败任务时触发消息告警，运维可查看报表与日志排查问题。

1、通过流体聚焦技术，将细胞排成队，经过激光聚焦区域，产生激光散射光，和荧光信号； 2、利用apd，将弱光信号转换成弱电信号，通过信号放大模块，接入AD模块，转换成数字信号； 3、利用FPGA，将多个AD模块产生的数字信号，进行数字滤波，同步对齐，存储； 4、根据上位机软件的设置，进行对应数据处理，并将结果通过usb接口上传到上位机。

患者端前台（Vue）：在线科室挂号预约、医生信息查询、图文在线问诊、个人电子健康档案、体检报告线上查看、慢病随访提醒、线上缴费、药品配送申请模块； 医生工作台：接诊列表管理、问诊回复、电子处方开具、患者健康数据查看、随访任务派发； 医院后台管理：科室 / 医生人员管理、排班配置、药品库存进销存、诊疗订单对账、患者数据统计报表、系统权限分级管理； 消息通知模块：挂号成功、问诊回复、体检报告生成、复诊提醒短信 / 站内信自动推送。

依托信息化手段，构建核酸采、检、查闭环：在信息录入端，支持身份证读卡与健康码扫码，秒级完成实名建档，确保人证合一；检验二维码作为样本“数字身份证”，贯穿转运、签收、上机全流程，实现样管精准绑定与零差错流转；结果查询端，检测数据经LIS系统自动同步至政务平台，公众可通过小程序随时调取，支持中英文报告下载，确保数据触达及时、精准、可追溯。