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基于深度学习的医学图像肺炎预测系统

2025-06-26 06:44:40
行业:医疗健康
载体:算法模型
技术:Python、Flask、Bootstrap、OpenCV

业务和功能介绍

设计并实现一个深度学习医学图像疾病预测系统,集成 DenseNet121、ResNet18、YOLOv8 三种先进深度学习模型,结合 Flask 框架开发全效 Web 应用,为临床肺炎诊断提供智能化辅助工具,该系统能实现胸部X光图像分类与病灶定位功能,还依靠模块化评估系统、Web 部署优化,契合临床诊断对准确性、实时性、可访问性的要求。
本项目集成了肺炎图像智能诊断的多项核心功能模块,主要包括图像上传、肺炎分类、病灶定位及诊断结果可视化。系统支持用户通过Web界面上传胸部X光图像,后端自动调用深度学习模型(DenseNet121、ResNet18、YOLOv8)进行图像分类与病灶检测,实现对肺炎的辅助诊断。分类模块可识别是否患有肺炎,定位模块则标注出疑似病灶区域。所有功能通过Flask框架集成,提供实时、轻量化、一体化的诊断服务路径,极大提升了用户操作便捷性和诊断效率。

项目实现

项目全部我一个人实现,负责系统架构设计、模型集成部署及前后端交互实现等关键任务。项目采用Python语言开发,核心技术包括PyTorch深度学习框架、YOLOv8目标检测算法、DenseNet121与ResNet18图像分类模型,以及Flask轻量级Web框架构建前后端服务。系统通过调用训练好的深度学习模型,实现用户上传X光图像后自动完成肺炎分类与病灶定位,并将结果通过网页可视化展示。项目中重点解决了模型推理效率与Web端响应速度的优化问题,通过引入模型量化与图像预处理手段有效降低延迟。此外,在数据处理环节使用图像增强与伪标签技术扩充训练数据,提高了模型的泛化能力。整体系统具有部署轻量、界面友好、预测准确的特点,适用于基层医疗机构辅助肺炎早筛。

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天天牛马
30天前活跃
方向: 人工智能-机器学习与深度学习、前端-Web前端、
交付率:100.00%
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