1.研究背景
 近年来，随着医疗技术的不断进步和人们健康意识的日益增强，医学影像检查在疾病诊断中扮演着越来越重要的角色。其中，平扫CT作为一种无创、高效的医学影像检查手段，因其能够提供清晰、详细的解剖结构和病理变化信息，而被广泛应用于各种疾病的诊断与治疗中。传统的平扫CT诊断主要依赖于医生的肉眼观察和经验判断，这种方式不仅耗时费力，而且容易受到医生主观因素的影响，导致诊断结果的准确性和一致性难以保证。此外，随着医疗资源的日益紧张，医生的工作负担也在不断加重，如何高效、准确地利用平扫CT数据进行疾病诊断成为了一个亟待解决的问题。与此同时，随着信息技术和人工智能的快速发展，基于深度学习的医学影像分析技术逐渐崭露头角。这些技术能够自动提取和分析医学影像中的关键信息，辅助医生进行疾病诊断，提高诊断的准确性和效率。因此，构建一个基于平扫CT的疾病诊断网络系统，利用人工智能技术进行自动化、智能化的疾病诊断，具有重要的现实意义。
2.研究意义
基于平扫CT的疾病诊断网络系统能够利用深度学习算法对医学影像进行自动分析和识别，减少人为因素导致的误诊和漏诊，提高诊断的准确性。该系统能够快速处理大量的医学影像数据，生成初步的诊断报告，减轻医生的工作负担，提升诊断效率。通过自动化、智能化的疾病诊断，该系统能够更有效地利用医疗资源，缓解医疗资源紧张的问题，提高医疗服务的可及性和质量。
基于平扫CT的疾病诊断网络系统不仅有助于提高疾病诊断的准确性和效率，还能够推动医学影像技术的创新与发展，为医疗行业的进步做出积极贡献。
3.参考文献
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[11]陈腾洋.基于面部图像的疾病辅助诊断研究[D].福建师范大学,2023.DOI:10.27019/d.cnki.gfjsu.2023.001869. 
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[13]尚文宇.基于深度学习的口腔疾病智能诊断系统研发[D].西安科技大学,2022.DOI:10.27397/d.cnki.gxaku.2022.000298. 
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[15]周凡.图像后处理系统定量分析在慢性阻塞性气道疾病的应用及鉴别诊断价值[D].中国人民解放军海军军医大学,2021.

二、论文（设计）的主要内容
1.功能描述  
本系统旨在构建一个全面、高效、智能的疾病诊断平台，通过整合平扫CT影像数据与先进的人工智能技术，为医生提供精准、快速的诊断支持。系统功能主要分为前台诊断系统与后台管理系统两大模块，两者共享一个强大的MySQL数据库以确保数据的统一性和完整性。
2.各功能模块  
用户登录与注册：支持用户通过邮箱、手机号等方式进行快速注册与登录，确保用户信息的安全性。
影像上传与预处理：用户可上传平扫CT影像文件，系统自动进行格式校验、清晰度调整等预处理操作，确保影像质量满足诊断需求。
智能诊断：利用深度学习算法对上传的平扫CT影像进行自动分析，快速识别出可能的病灶区域，并提供初步的疾病诊断建议。
诊断报告生成：根据智能诊断结果，系统自动生成详细的诊断报告，包括病灶位置、大小、形态等关键信息，以及可能的疾病类型和风险等级。
历史记录查询：用户可查看自己的历史诊断记录，对比不同时间点的诊断结果，了解病情变化情况。
后台管理系统：
用户管理：支持对用户信息的增删改查操作，包括用户基本信息、诊断记录等，确保用户数据的准确性和完整性。
影像管理：对上传的平扫CT影像进行统一管理，包括影像的存储、备份、恢复等操作，确保影像数据的安全性和可追溯性。
诊断报告审核：医生可对系统生成的初步诊断报告进行审核与修改，确保诊断结果的准确性和权威性。
数据分析与挖掘：利用大数据技术对海量平扫CT影像和诊断数据进行深度分析与挖掘，发现疾病特征与规律，为科研和临床决策提供有力支持。
3.系统拟采用的技术路线  
基于平扫CT的疾病诊断网络系统是一个综合性的系统，结合给定的技术栈（Python、MySQL数据库、深度学习算法、Vue前台）进行实现。使用Vue.js框架构建用户界面，提供友好的交互体验，用于展示CT图像、诊断结果以及用户交互功能。采用Python作为后端开发语言，利用Flask或Django等框架构建RESTful API接口，处理前端请求，执行数据库操作，以及调用深度学习模型进行疾病诊断。使用MySQL作为数据库管理系统，存储患者信息、CT图像数据、诊断结果等关键信息，确保数据的安全性和高效检索。

三、论文（设计）进度安排
确定论文题目，明确论文研究目的意义、研究内容和进度安排
进一步明确研究内容和技术路线并撰写开题报告
论文开题、系统概要设计、详细设计、系统部署及部分编码
中期检查、论文撰写、完善系统程序
论文修改、系统调试
论文答辩

摘 要
深度学习作为一种高效的机器学习范式，具备从海量数据中自主挖掘特征并执行模式识别的能力，因此在平扫CT疾病诊断领域展现出巨大的应用潜力。本文致力于探索并构建一个基于平扫CT的疾病诊断网络体系，旨在增强平扫CT疾病诊断的精确性和效率。
本文先概述了平扫CT疾病诊断的重要意义及其面临的挑战，同时分析了深度学习在平扫CT医学图像处理领域所展现的独特优势。随后，系统的主要技术构成被详尽地揭示，该体系采用Python编程语言，结合卷积神经网络算法与MySQL数据库技术进行综合开发。在此基础上，文章进一步剖析并设计了整体的系统架构与实现思路。该系统由图像预处理模块、特征提取模块、分类器训练模块以及诊断结果输出模块等多个核心部分构成。在特征提取环节，深度学习模型被用来自动捕获图像中的关键信息，并将其转换为可供分类任务使用的特征表示。通过分类器的训练过程，系统得以学习特征向量到诊断结果的映射机制。基于平扫CT的疾病诊断网络体系不仅显著提升了诊断的精确度，还有效减轻了医生的工作强度，加速了诊断流程。

[关键词] 深度学习，平扫CT，平扫CT医学图像，MySQL，卷积神经网络算法

 
Abstract
Deep learning, as an efficient machine learning paradigm, has the ability to autonomously mine features and perform pattern recognition from massive amounts of data, thus demonstrating great potential for application in the field of plain CT disease diagnosis. This article aims to explore and construct a disease diagnosis network system based on plain CT, with the aim of enhancing the accuracy and efficiency of plain CT disease diagnosis.
This article first outlines the significance and challenges faced by plain CT disease diagnosis, and analyzes the unique advantages of deep learning in the field of medical image processing. Subsequently, the main technical components of the system were revealed in detail. The system was developed using Python programming language, combined with convolutional neural network algorithm and MySQL database technology for comprehensive development. On this basis, the article further analyzes and designs the overall system architecture and implementation ideas. The system consists of multiple core components, including image preprocessing module, feature extraction module, classifier training module, and diagnostic result output module. In the feature extraction stage, deep learning models are used to automatically capture key information in images and convert it into feature representations that can be used for classification tasks. Through the training process of the classifier, the system is able to learn the mapping mechanism from feature vectors to diagnostic results. The disease diagnosis network system based on plain CT not only significantly improves the accuracy of diagnosis, but also effectively reduces the workload of doctors and accelerates the diagnosis process.

[keywords] Deep learning, plain CT scan, medical imaging, MySQL，Convolutional Neural Network Algorithm

 
目  录
摘 要    I
Abstract    II
1 绪论    3
1.1 课题背景    3
1.2 课题意义    3
1.3 国内外研究现状    4
1.4 研究内容    5
2 相关技术介绍    7
2.1 系统开发环境    7
2.2 深度学习概述    7
2.3 Python技术    8
2.4 MySQL数据库    9
2.5 卷积神经网络算法    9
3 系统需求分析    11
3.1 可行性分析    11
3.1.1操作可行性    11
3.1.2经济可行性    11
3.1.3技术可行性    11
3.2 功能需求分析    12
3.3 非功能需求分析    13
4 系统设计    15
4.1 系统功能设计    15
4.2卷积神经网络算法设计    16
4.2.1数据处理与预处理    16
4.2.2模型构建与训练    17
4.2.3基于卷积神经网络的图像处理流程    18
4.3 数据库设计    20
5 系统实现    22
5.1会员注册登录的实现    22
5.2平扫CT疾病诊断的实现    23
5.2.1上传平扫CT医学图像    23
5.2.2平扫CT疾病诊断    23
5.3后台管理    24
5.3.1用户管理    24
5.3.2诊断记录    24
6 系统测试    26
6.1测试目的    26
6.2功能测试    26
6.3测试总结    27
结    论    28
参 考 文 献    29
致 谢    30