数学程序员

● 项目介绍：本项目聚焦中医红外皮温诊疗场景，依托深度学习图像分割技术，研发一套智能化、可人工干预的红外皮温穴位检测与健康分析系统。系统针对人体正面、下肢、左胁、右胁、背面五大核心诊疗部位的红外皮温图像，实现穴位智能识别、温度精准解析、健康状态初步研判全流程自动化，同时预留医生人工校正通道，兼顾智能检测的高效性与临床诊疗的精准性，可有效辅助中医临床辨证、体质评估及健康筛查工作。 ● 主要功能 1. 多部位红外图像智能检测：支持医生批量或单独上传人体正面、下肢、左胁、右胁、背面五个关键部位的红外皮温影像，系统自动完成图像解析、穴位分割识别，精准标注各部位对应穴位位置，并可视化展示在系统界面，实现全流程智能识别，大幅提升检测效率。 2. 穴位温度自动解析与健康分析：基于识别定位的穴位区域，自动提取对应区域的红外温度数据，剔除图像噪声、环境干扰等误差因素，精准计算穴位实时温度；依托预设的中医穴位温度算法模型，结合不同穴位的医学参考阈值，智能化研判人体当前健康状态，生成初步诊疗参考数据。 3. 人工校正与二次精准识别：针对复杂人体姿态、图像画质干扰、特殊体质等导致的穴位识别偏差问题，系统内置可视化画板编辑工具。医生可手动对系统识别的穴位位置、区域范围进行微调、修正、增补或删除，完成人工校正后，系统将基于修正后的穴位坐标，重新进行高精度温度解析与健康数据分析，保障检测结果贴合临床诊疗需求。