基于Flask的自闭症患者诊断辅助系统：助力自闭症诊断
基于Flask的自闭症患者诊断辅助系统：助力自闭症诊断的创新方案
在当今社会，自闭症的早期准确诊断对于患者的治疗和康复至关重要。作为项目的第一作者，我致力于开发一款基于Web的自闭症诊断辅助系统，为这一领域贡献一份力量。
本项目旨在打造一个便捷、高效的自闭症诊断平台。用户只需通过网页完成注册与登录，填写个人信息（涵盖年龄、联系电话、性别和地址等），并上传照片，系统就能利用训练好的模型对照片进行分析，进而生成专业的诊断报告。这一过程涉及到数据处理、模型训练与优化等多个关键环节。
前端网页功能
- 用户注册与登录：为用户提供简洁易用的注册和登录界面，要求用户名唯一，确保账户安全。
- 个人信息填写：在注册或登录成功后，引导用户填写详细个人信息，年龄划分成0 - 3岁和3岁以上两个区间，方便后续分析。
- 照片上传：支持本地选择照片上传，同时贴心地允许用户使用摄像头拍摄照片上传，极大地方便了用户。
- 诊断报告生成：系统对上传照片深度分析后，即时生成诊断报告并展示给用户，为用户提供清晰的诊断结果。
后端数据处理与模型应用
- 数据质量提升：对收集到的照片数据进行预处理，像去噪、增强和归一化操作，有效提高数据质量，为后续模型分析提供优质数据基础。
- 模型选择与训练：采用lest net so弱训练模型，并对其微调与优化，让模型更贴合自闭症诊断任务，提升诊断准确性。
- 模型评估：运用合适的评估指标对训练好的模型进行严格评估，确保模型的准确性和可靠性。
技术实现建议
- 前端：使用HTML、CSS、JavaScript编程语言，搭配Vue.js或React.js框架构建用户界面，提升开发效率与用户体验。
- 后端：以Python为编程语言，借助Django或Flask框架搭建Web服务器，通过TensorFlow或PyTorch机器学习库实现模型的训练、微调与评估。
- 数据库：选用MySQL或SQLite存储用户信息和诊断报告。
通过这个项目，希望能为自闭症诊断提供更有效的辅助手段，帮助更多患者及其家庭。