项目介绍
本项目是一款基于深度学习的眼疾智能识别Web项目，旨在为用户提供快速、准确的眼部疾病辅助诊断服务研究。系统采用Python Flask作为后端框架，结合TensorFlow深度学习框架，基于ResNet50预训练模型实现了对白内障、糖尿病视网膜病变、青光眼等常见眼疾的自动识别。用户只需上传眼部图像，系统即可在短时间内返回识别结果，包括疾病类型、置信度以及所有可能类别的预测概率。系统还集成了完善的用户认证机制，支持用户注册、登录功能，并记录所有识别历史，方便用户随时查询和管理。整个系统采用RESTful API设计，具有良好的扩展性和跨平台兼容性。
选题背景与意义
随着人口老龄化加剧和生活方式的改变，眼部疾病的发病率逐年上升，已成为影响公众健康的重要问题。白内障、糖尿病视网膜病变、青光眼等眼疾若能早期发现并及时治疗，可有效避免视力损伤甚至失明。然而，专业眼科医生资源分布不均，基层医疗资源匮乏，导致许多患者错失最佳治疗时机。本项目基于深度学习技术开发眼疾智能识别系统，具有重要的理论意义和实用价值。在理论上，本项目探索了深度学习在医疗图像识别领域的应用，验证了ResNet50在眼疾分类任务中的有效性，为智慧医疗建设提供技术支撑。
关键技术栈：深度学习 ResNet50算法
ResNet50（残差网络50层）是深度卷积神经网络领域的里程碑式模型，由何恺明等人于2015年提出，解决了深层网络训练中的梯度消失和退化问题。本项目采用TensorFlow 2.12.0框架实现ResNet50模型，该网络通过引入残差连接（Residual Connection）构建，允许数据在网络中跳跃传递，使得网络可以轻松训练50层甚至更深的结构。ResNet50包含49个卷积层和1个全连接层，使用3x3卷积核，通过堆叠残差块实现特征提取。在本系统中，输入图像被调整为224×224像素大小，经归一化处理后输入模型，模型经过多层卷积和池化操作提取眼部图像的深层特征，最终通过Softmax层输出四个类别的预测概率。ResNet50在ImageNet数据集上预训练的参数为本项目提供了强大的特征提取能力，通过迁移学习实现了在小样本医疗数据集上的优异性能，识别准确率和泛化能力显著优于传统机器学习方法。
技术架构图
系统功能模块图
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