【摘 要】
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血脂异常是一种慢性疾病,能够引发糖尿病、中风和其他心血管疾病,当前,“看病难”“看病贵”的问题仍旧存在,高脂血症患者人数却不断攀升,患者渴望得到及时诊断和治疗的需求难以满足。西医通过使用化学药物治疗高脂血症,但是会产生副作用和不良反应,中医历史悠久且理论丰富,中医的高脂血症治疗体系也正在不断完善。随着大数据、深度学习算法和计算机软硬件等技术的不断发展和不断突破,人工智能与各个行业领域间不断融合,提
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血脂异常是一种慢性疾病,能够引发糖尿病、中风和其他心血管疾病,当前,“看病难”“看病贵”的问题仍旧存在,高脂血症患者人数却不断攀升,患者渴望得到及时诊断和治疗的需求难以满足。西医通过使用化学药物治疗高脂血症,但是会产生副作用和不良反应,中医历史悠久且理论丰富,中医的高脂血症治疗体系也正在不断完善。随着大数据、深度学习算法和计算机软硬件等技术的不断发展和不断突破,人工智能与各个行业领域间不断融合,提供了行业发展新思路。基于上述情况,中西医结合诊断系统将人工智能技术与医疗领域相结合,采集病人的舌象特征、判断病人的患病程度以及识别病人的血检数据,为患者提供高脂血症的线上诊断和治疗服务。本系统以微信小程序端作为移动客户端,网页端采用Vue.js框架,后端分为业务处理服务器端和化验单处理服务器端,分别采用Spring Boot框架和Flask框架,数据库采用Mysql数据库。本系统基本功能模块有用户中心模块、智能诊断模块、发现用户模块、聊天咨询模块和系统管理模块,本人完成了整个系统的设计与实现,在聊天咨询模块中通过Web Socket实现了即时聊天中的心跳机制和离线机制。本系统中OCR技术的实现使用了CTPN模型从化验单表格中检测文本框和CRNN模型对表格中的文本框进行文本识别。为了提升化验单检测与识别的精度,算法的创新包括:（1）在化验单文本检测过程中加入了对化验单图片的表格提取预处理和表格还原后处理;（2）在化验单文本识别算法中使用Dense Net在卷积层进行特征提取并使用医疗词典在转录层进行文本纠正。化验单文本检测算法m AP达到92%,化验单文本识别算法准确率达到88%。本系统现已完成全部开发并处于稳定运行,满足了使人们轻松获得中西医结合的高脂血症诊断服务的需求,增强了现代中医的服务能力,为中西医智能发展提供更多可能。
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