Documents about AI application in Bone Age Evaluating

# 辅助诊断 需求

# 算法训练系统

导出用来训练模型,以病人为单位,时间顺序,基本信息

  1. 增删查改:删图、删个人数据;按姓名、id查、前端筛选、后端筛选;
  2. 导入(excel、图):合法性检查、日志(支持回滚)
  3. 导出记录(数据集准备):数据(筛选字段,支持缩略图)、图片、字段-(初次身高、二次身高...)-->训练结果,医生对算法进行评价
  4. 首页:基本统计信息(多少男多少女,年龄段分布,导出次数)
  • 数据上传:卡夫卡?Redis

# 辅助判读系统

  1. 获取挂号数据、病例数据(基本信息、X光片)
  2. 选择模型(预置),
  3. 预测,传递给后端
  4. 后端接口,返回预测信息(骨龄/月) 、正确率
  5. 权限管理
  6. 骨龄历史数据
  7. 医生预测结果(月份、矮小症诊断)

接诊、沟通、接口获取X光(预览)(兴趣区域)、直接预测、修改、记录判断、是否矮小症

用户管理页面:配置算法、密码

业务架构(模块之间的功能联系、核心功能之间的支持关系)、技术架构(数据层、逻辑层、业务层)

同步修改?

用户角色:医生/管理员

用例、UML、功能简介、功能树、流程图、原型

X光影像图片判断

His系统接口读取挂号数据