基于Python的传染病辅助诊断与疫情地图可视化系统开发

资源摘要信息:"该项目是一个使用Python实现的基于医学图像处理技术的传染病辅助诊断系统。该系统不仅仅局限于功能实现，还着重于对传染病的流行范围进行数据可视化展示，目的是辅助医生进行诊断并提供疫情分析，具有相当的实用价值和研究意义。系统结构清晰，包含多个功能模块，具体介绍如下： 1. CTAI_web_new：这是整个项目的根目录，包含了若干个子模块，代表了项目的不同功能和实现。 2. chat模块：该模块提供了一个医患沟通的平台，用户可以通过这一模块与医生进行沟通，咨询与传染病相关的健康问题。该模块可能利用了WebSockets或者HTTP长轮询机制来实现实时通讯功能。 3. CTAI_web_new模块：这是项目的配置模块，包含了多个关键的Python文件。 - __init__.py：通常用于初始化Python包，可能会导入其他模块。 - asgi.py：ASGI（Asynchronous Server Gateway Interface）文件，用于定义异步HTTP请求的处理。 - routing.py：路由配置文件，用于定义URL与视图函数的映射关系。 - settings.py：项目设置文件，包含了数据库、中间件、应用配置等重要设置。 - urls.py：URL配置文件，用于定义项目的URL模式。 - wsgi.py：WSGI（Web Server Gateway Interface）文件，用于定义Web服务器如何与Python应用交互。 4. diagnosis模块：这个模块是系统的核心，处理CT图像上传和结果展示。它可能包含了图像上传的API接口、图像处理算法以及结果返回逻辑。该模块可能会用到图像识别和机器学习技术，如卷积神经网络（CNN），来辅助识别和诊断传染病。 5. epidemic_map模块：疫情流行可视化模块，可能使用了地图数据和可视化技术（如D3.js、ECharts等）来展示疫情的地理分布和流行趋势。 6. login模块：用户登录模块，负责处理用户的登录、注册以及权限验证等功能。该模块需要保证用户信息的安全性，可能会用到密码散列技术来存储用户密码。 从技术角度出发，本项目的开发涉及到以下知识点： - Python编程语言：作为项目的主要开发语言，用于实现后端逻辑、数据处理、接口设计等。 - Web开发框架：可能使用了如Django或Flask这样的Python Web框架，用于快速构建Web应用。 - 数据库技术：用于存储用户信息、诊断记录、疫情数据等，可能会用到MySQL、PostgreSQL或者NoSQL数据库。 - 图像处理和机器学习：对于诊断模块，会涉及到图像上传、处理、识别等技术，并且利用机器学习模型进行辅助诊断。 - 实时通信技术：chat模块需要使用实时通信技术来实现用户与医生间的即时交流。 - 数据可视化：epidemic_map模块将疫情数据通过图形化的方式展示出来，可能用到JavaScript、HTML5 Canvas或SVG等技术。 本项目作为高分项目，表明它在设计、实现、用户体验等方面都达到了较高的标准。此外，该项目还可以作为毕业设计或者期末大作业的课题，因为它不仅覆盖了编程实践，也涉及到人工智能、数据处理和软件工程等多个领域的知识。"