一、项目介绍
开发眼疾识别系统时，我们选择Python作为核心编程语言，并依托深度学习技术，特别是利用TensorFlow框架来构建ResNet50卷积神经网络。该系统通过训练包含四种眼疾图像的数据集------白内障、糖尿病性视网膜病变、青光眼和正常眼睛------来提升模型的识别精度。随后，我们采用Django框架来创建一个Web界面，用户可以通过这个界面上传眼疾图像，系统将自动识别并返回眼疾的名称。
二、课题研究背景与意义
研究眼疾识别系统的必要性源自全球眼疾患者数量的激增，这一趋势与人口老龄化及生活方式的改变密切相关。常见的眼疾，如白内障、糖尿病视网膜病变和青光眼，对人类视觉健康构成了重大威胁。据世界卫生组织（WHO）报告，全球约有2.2亿人遭受视力障碍，其中许多情况通过早期发现和治疗可以得到缓解。然而，传统的眼疾诊断主要依赖眼科医生的专业判断，受限于医疗资源的不均衡分配，特别是在发展中地区，患者难以获得及时的诊断和治疗。
在这种背景下，采用现代技术实现眼疾的自动化诊断变得尤为关键。得益于人工智能和深度学习技术的飞速进步，计算机视觉在医学图像分析领域已取得突破性成就。基于深度学习的眼疾识别系统不仅能够提升诊断的精确度，还能大幅降低成本，让更多患者受益。
本项目的目标是开发一个深度学习驱动的眼疾识别系统，主要采用Python编程语言，并利用TensorFlow框架构建ResNet50卷积神经网络模型。ResNet50因其在图像识别方面的卓越表现和较低的计算资源消耗而被选为本项目的核心模型。系统将通过训练包含白内障、糖尿病视网膜病变、青光眼和正常眼图像的四类数据集，实现对眼疾的自动检测和分类。
为了达成项目目标，还将使用Django框架开发一个Web界面，用户可以通过该界面上传眼疾图像并获取诊断结果。这不仅优化了用户体验，也拓宽了系统的潜在应用范围。
三、系统实现效果图片展示
