一、項目介紹

眼疾識別系統，使用Python作為主要編程語言進行開發，基于深度學習等技術使用TensorFlow搭建ResNet50卷積神經網絡算法，通過對眼疾圖片4種數據集進行訓練（‘白內障’, ‘糖尿病性視網膜病變’, ‘青光眼’, ‘正常’），最終得到一個識別精確度較高的模型。然后使用Django框架開發Web網頁端可視化操作界面，實現用戶上傳一張眼疾圖片識別其名稱。

二、課題研究背景與意義

眼疾識別系統的研究背景源于全球眼疾高發的嚴峻現實。隨著人口老齡化和生活方式的變化，眼疾的發病率呈現上升趨勢。白內障、糖尿病性視網膜病變和青光眼等常見眼疾嚴重威脅著人類的視力健康。根據世界衛生組織（WHO）統計，全球約有2.2億人受到不同程度的視力障礙，其中大部分可以通過早期診斷和及時治療得到改善。傳統的眼疾診斷依賴于專業眼科醫生的經驗和判斷，但由于醫療資源的分布不均，特別是在欠發達地區，患者往往難以及時獲得診斷和治療。
在此背景下，利用現代技術手段進行眼疾的自動化識別顯得尤為重要。隨著人工智能和深度學習技術的發展，計算機視覺在醫學圖像處理領域取得了顯著進展。基于深度學習的眼疾識別系統不僅可以提高診斷的準確性，還能夠顯著降低診斷成本，使更多患者受益。
本課題旨在開發一個基于深度學習的眼疾識別系統，采用Python作為主要編程語言，利用TensorFlow框架搭建ResNet50卷積神經網絡模型。ResNet50模型以其卓越的圖像識別性能和較少的計算資源需求成為本課題的首選。通過對包含白內障、糖尿病性視網膜病變、青光眼和正常眼睛圖像的四種數據集進行訓練，該系統能夠自動識別并分類眼疾類型。
為了實現這一目標，本課題還將采用Django框架開發一個Web網頁端可視化操作界面，用戶可以通過該界面上傳眼疾圖片并獲得識別結果。這不僅提升了用戶的使用體驗，也使得該系統具有更廣泛的應用前景。

三、系統實現效果圖片展示

四、系統完整代碼 and 演示視頻 and 安裝

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