眼疾智能分析平台是一个基于人工智能的医疗辅助诊断系统，专注于眼底疾病的检测与分析。该平台结合计算机视觉和大语言模型技术，为医疗专业人员提供眼疾诊断辅助工具，特别针对糖尿病视网膜病变等常见眼底疾病。

• 智能诊断分析：通过深度学习模型自动检测和分析眼底图像中的病变特征
• 图像增强处理：提供多种图像处理工具，增强眼底图像的清晰度和对比度
• 数据增强模块：支持图像旋转、缩放、翻转等多种增强方式，用于扩充训练数据集
• 智能对话助手：基于大语言模型的医疗知识问答系统，可解答专业问题并辅助解读分析结果
• 诊断报告生成：自动生成分析报告，包含关键发现和建议

• 前端：Vue.js + Element UI
• 后端：Python Flask/FastAPI
• AI模型：
  • 深度学习模型 (用于图像分析)
  • 大语言模型 (用于智能助手)
• 数据处理：OpenCV, NumPy, Pandas
• 部署：Docker, Nginx

1. 克隆项目代码
2. 安装依赖：npm install
3. 启动开发环境：npm run dev

1. 克隆项目代码
2. 安装依赖：pip install -r requirements.txt
3. 启动开发环境：python app.py

1. 登录系统：使用提供的账号密码登录系统
2. 选择功能模块：从导航栏选择需要使用的功能
3. 上传图像：在相应模块中上传眼底图像
4. 启动分析：点击分析按钮，系统将自动处理并展示结果
5. 查看报告：分析完成后可查看详细报告或咨询智能助手

智能助手基于大语言模型，可以：

• 回答关于眼疾诊断的专业问题
• 解释糖尿病视网膜病变等眼底疾病的特征和症状
• 辅助解读分析结果
• 提供治疗和预防建议

示例问题：

• "解释一下糖尿病视网膜病变的特征"
• "如何区分青光眼和白内障？"
• "分析眼底图像中的异常区域"

• 所有上传的图像和生成的报告均进行加密存储
• 系统符合医疗数据隐私保护规范
• 用户数据不会用于商业用途

欢迎贡献代码、报告问题或提出功能建议：

1. Fork 项目
2. 创建功能分支 (git checkout -b feature/amazing-feature)
3. 提交更改 (git commit -m 'Add some amazing feature')
4. 推送到分支 (git push origin feature/amazing-feature)
5. 创建 Pull Request

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项目维护者: [email protected]

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