【眼疾病识别】图像识别+深度学习技术+人工智能+卷积神经网络算法+计算机课设+Python+TensorFlow

07-21 1299阅读

一、项目介绍

眼疾识别系统，使用Python作为主要编程语言进行开发，基于深度学习等技术使用TensorFlow搭建ResNet50卷积神经网络算法，通过对眼疾图片4种数据集进行训练（‘白内障’, ‘糖尿病性视网膜病变’, ‘青光眼’, ‘正常’），最终得到一个识别精确度较高的模型。然后使用Django框架开发Web网页端可视化操作界面，实现用户上传一张眼疾图片识别其名称。

二、课题研究背景与意义

眼疾识别系统的研究背景源于全球眼疾高发的严峻现实。随着人口老龄化和生活方式的变化，眼疾的发病率呈现上升趋势。白内障、糖尿病性视网膜病变和青光眼等常见眼疾严重威胁着人类的视力健康。根据世界卫生组织（WHO）统计，全球约有2.2亿人受到不同程度的视力障碍，其中大部分可以通过早期诊断和及时治疗得到改善。传统的眼疾诊断依赖于专业眼科医生的经验和判断，但由于医疗资源的分布不均，特别是在欠发达地区，患者往往难以及时获得诊断和治疗。

在此背景下，利用现代技术手段进行眼疾的自动化识别显得尤为重要。随着人工智能和深度学习技术的发展，计算机视觉在医学图像处理领域取得了显著进展。基于深度学习的眼疾识别系统不仅可以提高诊断的准确性，还能够显著降低诊断成本，使更多患者受益。

本课题旨在开发一个基于深度学习的眼疾识别系统，采用Python作为主要编程语言，利用TensorFlow框架搭建ResNet50卷积神经网络模型。ResNet50模型以其卓越的图像识别性能和较少的计算资源需求成为本课题的首选。通过对包含白内障、糖尿病性视网膜病变、青光眼和正常眼睛图像的四种数据集进行训练，该系统能够自动识别并分类眼疾类型。

为了实现这一目标，本课题还将采用Django框架开发一个Web网页端可视化操作界面，用户可以通过该界面上传眼疾图片并获得识别结果。这不仅提升了用户的使用体验，也使得该系统具有更广泛的应用前景。