基于AI的眼疾辅助诊断系统需求文档

"梁瑛平-系统需求文档1" 基于AI的眼疾辅助诊断系统是基于计算机视觉的图像分割算法和人工智能技术的云端医疗辅助系统。该系统的主要目的是为了解决专业医生资源少、医疗资源集中等问题，提高眼科检查的效率和准确性。 系统需求文档的主要内容包括项目概述、软件设计目标、项目可行性分析、系统功能、系统模型图和领域模型等几个方面。 项目概述中，系统简述了基于AI的眼疾辅助诊断系统的主要功能和目标，即提供一个医生可进入的WEB平台，实现图像分割模型的预测接口和病患的历史诊断记录接口，并进行数据的可视化。 软件设计目标中，系统的设计目标是提供一个医生可进入的WEB平台，使眼科医生可以使用可视化界面进行登录和操作，上传眼部CT图像并查看可视化结果。同时，系统还需要提供图像分割模型的预测接口，并在云端服务器实现模型的推理和相关特征的计算。 项目可行性分析中，系统分析了当前眼科检查中存在的问题，包括专业医生资源少、医疗资源集中等问题，并提出了基于AI技术的解决方案，即使用AI技术来解决基层常见眼底疾病筛查能力缺乏的问题。 系统功能中，系统实现了上传图像、AI自动分割、结果可视化等几个主要功能。医生或者其他医疗人员可以注册登录网页，查看患者信息并上传患者眼部CT图像。系统使用训练好的AI模型对图像进行自动分割和特征计算，并在WEB端显示分割结果、特征值和患者历史数据。 系统模型图中，系统提供了功能分解图、用户权限图和软件运行截图等几个方面的内容。操作流程提醒中，系统提供了下载样例数据、上传图像、AI模型推理、分割结果可视化、特征值显示和历史数据可视化等几个方面的内容。 基于AI的眼疾辅助诊断系统是基于计算机视觉和人工智能技术的云端医疗辅助系统，旨在解决专业医生资源少、医疗资源集中等问题，提高眼科检查的效率和准确性。 知识点： 1. 基于计算机视觉的图像分割算法 2. 人工智能技术在医疗辅助系统中的应用 3. 云端医疗辅助系统的设计和实现 4. 医疗信息化和AI技术在眼科检查中的应用 5. FastSCNN图像分割算法的应用 6. PaddlePaddle深度学习平台的应用 7. Flask开发后端接口的应用 8. VUE开发前端应用的应用 9. 医疗信息系统的设计和实现 10. 云端服务器的应用 本系统需求文档提供了基于AI的眼疾辅助诊断系统的详细设计和实现，旨在解决专业医生资源少、医疗资源集中等问题，提高眼科检查的效率和准确性。