随着现代医学与互联网技术的蓬勃发展,大量患者需要进行染色体分析以获得精确诊断。传统的染色体分析系统都是利用专业软件进行线下分析,而且只有特定的医疗机构和一些研究所才会拥有,已经无法提供快速且高效的染色体分析服务,而且无法将大量的染色体数据结合到一起来进行分析。因此人们迫切的希望现代染色体的分析能够搭上互联网这辆技术列车,往着更加高效、便捷和准确的目标发展。传统的染色体分析效率低下,从实验检测到生成图像,然后进行图像处理和人工修正,再到核型分析报告的生成,这些环节都需要耗费大量的人力物力。面对传统染色体分析系统所存在的种种弊端,本论文开发的智能染色体分析辅助系统,对上述问题做出了较为全面地改进。在图像处理方面,利用了Python第三方图像处理库对染色体图像进行预处理、边缘检测以及染色体轮廓的Json文件生成,完成了对染色体图像分析的前期处理。对于系统前端的设计,系统采用了Canvas作为画板工具,使用Ajax获取后端数据,实现了对染色体图片的放大缩小、拖拽以及选择等基础功能,基本满足了用户对于染色体图片操作的关键性需求。本系统建立了基于Django框架的ORM服务系统,实现了前后端的数据交互,使各个功能模块运行流畅。结合以上几个方面的工作,让染色体分析系统更加贴合用户群体的需求,使得染色体核型分析的过程更加智能化。相比于传统分析模式,智能染色体分析辅助系统能大大缩短报告的生成周期,为疾病的诊断赢得宝贵的时间。在本系统中重点解决了染色体图像处理以及前端辅助分析这两个方面。图像处理方面,本系统结合PIL图像处理模块形成了较为高效的图像处理流程,提高了染色体图像预处理、边缘检测等处理精度,并将轮廓数据形式处理成Json文件,便于前端调用。在前端设计方面,本系统整理了一套以Canvas元素为核心的图像编辑技术,综合地处理了各种关于染色体图像的可视化操作,以及染色体核型分析报告的生成。结合这两部分的技术,可以更加全面的应对人们对于染色体分析的需求,也可以更好更快捷地处理染色体分析过程中所需要经历的步骤,大大提升工作效率。