计算机毕设定制的基于Django卷神经算法的肺部疾病诊断系统(源码+论文+开题+定制开发)

2025-12-08 25计算机源码 0 301
郑重承诺丨总裁主题提供安全交易、信息保真!
增值服务:
199 C币
VIP折扣
    折扣详情
  • 月卡VIP会员

    159.20 C币8折

  • 年卡VIP会员

    119.40 C币6折

  • 永久VIP会员

    99.50 C币5折

  • 搭建同款网站(带资源陪跑)

    免费

开通VIP尊享优惠特权
立即下载 升级会员
信息属性
  • 开发语言
  • python
  • 框架技术
  • Django
  • 前端框架
  • vue
  • 算法
  • 卷神经网络
  • 是否全套
详情介绍

摘  要

随着医疗技术的不断发展,本文介绍了一个基于Django框架的卷积神经网络算法的肺部疾病诊断系统。系统采用Python语言开发,以Django框架作为后端支持,结合MySQL数据库进行数据存储与管理。功能丰富,包括首页展示、用户信息管理、分类信息查询、影像数据处理、疾病数据记录、疾病预测分析以及系统管理等模块。通过卷积神经网络算法对肺部影像数据进行深度学习,能够有效提高肺部疾病的诊断准确率。用户可以通过系统进行疾病数据的查询与分析,系统还提供了疾病预测功能,帮助医生提前评估患者病情。系统在提高医疗效率、降低误诊率方面,为肺部疾病的诊断提供了新的技术手段。

 

关键词:Python语言、Django框架、MySQL数据库、肺部疾病

 

Abstract

With the continuous development of medical technology, this paper introduces a convolutional neural network algorithm based on the Django framework for the diagnosis of lung diseases. The system is developed in Python language, with Django framework as the back-end support, combined with MySQL database for data storage and management. It has rich functions, including home page display, user information management, classification information query, image data processing, disease data recording, disease prediction and analysis, and system management. Deep learning of lung image data through convolutional neural network algorithm can effectively improve the diagnostic accuracy of lung diseases. Users can query and analyze disease data through the system, and the system also provides disease prediction functions to help doctors assess patients’ conditions in advance. The system provides a new technical means for the diagnosis of lung diseases in terms of improving medical efficiency and reducing the misdiagnosis rate.

 

Keywords: Python language, Django framework, MySQL database, lung disease

 

 

目  录

第一章 绪论

1.1 课题背景与意义

1.2 国内外研究现状

1.3 本课题研究的主要内容

第二章 所用开发工具介绍

2.1 Python编程语言

2.2 Django框架

2.3 Scrapy介绍

2.4 B/S结构

2.5 Vue.js前端框架

2.6 MySQL数据库

2.7 Hadoop简介

2.8 卷积神经网络算法

2.9 数据分析

第三章 需求分析

3.1 系统可行性分析

3.2系统用例分析

3.3系统流程分析

3.3.1系统的整体流程图

3.3.2 注册流程图

3.3.3 疾病分类功能操作流程图

第四章 系统设计

4.1 系统功能结构设计

4.2数据库设计

4.2.1 数据库概念结构设计

4.2.2 数据库表结构设计

第五章 系统实现

5.1系统前台功能实现

5.2管理员功能实现

第六章 系统测试

6.1系统测试目的

6.2系统测试方法

6.3系统测试用例

6.3.1黑盒测试

6.3.2白盒测试

6.4小结

总结

参考文献

致 谢

计算机毕设定制的基于Django卷神经算法的肺部疾病诊断系统(源码+论文+开题+定制开发) 计算机毕设定制的基于Django卷神经算法的肺部疾病诊断系统(源码+论文+开题+定制开发)计算机毕设定制的基于Django卷神经算法的肺部疾病诊断系统(源码+论文+开题+定制开发)计算机毕设定制的基于Django卷神经算法的肺部疾病诊断系统(源码+论文+开题+定制开发)计算机毕设定制的基于Django卷神经算法的肺部疾病诊断系统(源码+论文+开题+定制开发)计算机毕设定制的基于Django卷神经算法的肺部疾病诊断系统(源码+论文+开题+定制开发)计算机毕设定制的基于Django卷神经算法的肺部疾病诊断系统(源码+论文+开题+定制开发)计算机毕设定制的基于Django卷神经算法的肺部疾病诊断系统(源码+论文+开题+定制开发)

收藏 (0) 打赏

感谢您的支持,我会继续努力的!

打开微信/支付宝扫一扫,即可进行扫码打赏哦,分享从这里开始,精彩与您同在
点赞 (0)

六月雪毕设 25计算机源码 计算机毕设定制的基于Django卷神经算法的肺部疾病诊断系统(源码+论文+开题+定制开发) https://www.bysj211.cn/266.html

常见问题

相关文章

猜你喜欢
发表评论
暂无评论
官方客服团队

为您解决烦忧 - 24小时在线 专业服务