中医舌象识别与诊断系统设计

"该文档是关于中医舌象识别和诊断系统的详细需求陈述，涵盖了系统设计、功能需求、质量控制、验收标准以及运行环境等多个方面。系统利用深度学习技术，通过用户上传的舌象照片，进行图像分类和健康分析，旨在为用户提供辅助诊断服务。" 在中医领域，舌象是诊断疾病的重要依据之一。这个项目的目标是开发一个能够识别和分析中医舌象的系统，以帮助用户自我诊断或提供就医参考。这个系统基于2016年的版本1.00，其设计和开发考虑了深度学习和软件工程的最佳实践。 系统设计要点和思路强调了利用深度学习技术，特别是神经网络模型，对上传的舌象图片进行分类和分析。深度学习是一种机器学习方法，它模仿人脑的工作原理，通过大量数据训练模型，以识别复杂的图像特征。JavaEE平台被选为系统开发的基础，因为它提供了稳定性和可扩展性，适合构建企业级应用程序。 主要功能点包括： 1. 舌象识别深度学习训练模型：该模型负责从大量舌象图像中学习特征，进行训练和优化，以便准确识别不同类型的舌象。 2. 舌苔照片采集和预处理：系统需具备用户友好的界面，让用户能方便地拍摄和上传舌苔照片，同时照片需要经过预处理，如尺寸调整、色彩校正等，以提高识别效果。 3. 舌苔照片识别和分析：基于训练的深度学习模型，系统需要能识别出照片中的舌苔特征，并进行初步分析。 4. 舌象诊断和分析：结合中医理论，系统将对识别结果进行进一步的诊断，提供可能的健康状况分析。 5. 用户舌苔数据综合分析：系统应能存储和分析用户的多次舌象数据，以追踪变化趋势。 6. 舌象库管理：包含舌象样本的数据库管理，用于训练和验证模型。 7. 用户信息管理：确保用户信息安全，同时提供个性化服务。 8. 数据安全与访问控制：保证系统数据的安全，限制未经授权的访问。 9. 系统后台管理：支持系统维护和更新，如模型迭代、故障排查等。 设计约束和质量控制部分明确了系统的标准、文档管理、配置管理和测试要求，确保软件的质量和稳定性。验收和交付则详细规定了软件验收的准则、方式、环境、程序，以及软件的交付形式、版权保护和保障要求。 运行环境说明涵盖了硬件和软件的需求，包括数据库服务器、应用服务器、GPU模型训练服务器的配置，以及操作系统、数据库和其他必要的软件环境。 最后，进度和里程碑列出了舌象识别和诊断系统的开发时间表，以及智能中医辅助诊疗系统的预期进展，以确保项目按计划进行。 这个系统通过融合传统中医知识和现代技术，有望提供一种创新的、用户友好的健康咨询服务，对于促进中医药的现代化和普及具有重要意义。