# DiagnoseSCU
🪐基于自动人脸分析的“智能面瘫诊断助手”,机器学习项目✔,采集人脸数据诊断面瘫等级🗡,微信小程序测试中⌛
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本项目旨在研发一款 APP,用以辅助中医在进行面瘫诊断时,记录面部图像 /视频、自动分析面部特征、对相关病症做出自动评估与分析。首先调用手机摄 像头拍摄病人面部图像或视频,检测出人脸区域,定位面部关键特征点(如眼角、 嘴角、鼻翼点等),提取面部特征,然后利用训练样本训练分类器,对病人的病 症做出分类。帮助患者判断自身面瘫严重程度,了解病情治疗状况,同时辅助医 生进行治疗,提高诊断效率。
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#### 配置项目跑在服务器上
(项目如果想要跑在服务器上,特别是供微信小程序使用的话,非常麻烦,我配了整整4天,每晚2点睡,最后还是以一种投机的方法跑成功了)如果配置项目跑在服务器上,这里列出我在配置的时候查找的几篇文章,可能会有帮助,但是跟着博客做也可能会出现配不好的情况
- https://blog.csdn.net/k295330167/article/details/80616519
- https://www.fujieace.com/jingyan/vc11-vc14-vc15.html
- https://blog.csdn.net/dyingstraw/article/details/82698639#2.%E5%AD%90%E5%9F%9F%E5%90%8Dssl%E8%AF%81%E4%B9%A6%E7%94%B3%E8%AF%B7
- https://blog.csdn.net/sunroyi666/article/details/82454523
- https://cloud.tencent.com/developer/article/1356570
- https://blog.csdn.net/yushupan/article/details/85061143
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项目概述
- Util.py
算法的核心代码,都封装成了函数写在里面,运行需要配置dlib、opencv、scimage、matplotlib等包(注意各种版本问题)
- test.py
服务端代码,需要配合apache使用,本地运行请跑app.py
- app.py
服务端代码,直接运行,访问http://localhost:9004即可
- testUtil.py
测试后台算法能不能使用的类,需要传入2张图片,2个视频,放在同一目录下
小程序初级版本示意:
<img src="data/DiagnoseSCU.jpg" width="300"/>
没有合适的资源?快使用搜索试试~ 我知道了~
基于自动人脸分析的“智能面瘫诊断助手”,机器学习项目,采集人脸数据诊断面瘫等级.zip
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2024-05-01
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基于自动人脸分析的“智能面瘫诊断助手”项目是一个融合了机器学习技术和医疗诊断应用的创新实例。该项目旨在通过对面部图像的自动分析,辅助诊断面瘫的等级,为医疗健康领域提供了智能化解决方案。以下是关于此项目的详细解析: 项目概述 该项目的核心在于开发一个能够自动分析面部图像,识别面瘫症状并评估其严重程度的智能系统。面瘫,医学上称为面神经麻痹,是一种影响面部肌肉运动的疾病,准确及时的诊断对于治疗至关重要。智能面瘫诊断助手通过机器学习算法,尤其是深度学习模型,学习从大量面部图像中识别面瘫特征的能力。 技术要点 数据采集与预处理:项目初期需收集包含面瘫患者及健康对照者的面部图像数据集。数据需经过清洗、标注,区分不同等级的面瘫症状,以便训练模型。 特征提取:利用深度学习模型(如卷积神经网络CNN)自动提取面部图像中的关键特征,这些特征可能包括面部对称性、肌肉活动状态等。 模型训练:采用监督学习方法,用标注好的数据集训练模型,使其学会根据面部图像判断面瘫的存在与否及其严重程度。 等级诊断:通过模型预测,将面部图像分类到不同的面瘫等级中,为医生提供辅助诊断信息。
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基于自动人脸分析的“智能面瘫诊断助手”,机器学习项目,采集人脸数据诊断面瘫等级,微信小程序.zip (43个子文件)
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生瓜蛋子
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