医疗图像处理小程序的设计与实现

1.项目基于已有的面向医疗图像处理的深度学习算法训练模型，部署到服务器端，再通过微信小程序调用，实现在小程序上对医疗图像进行处理。
主要的模块有：①深度学习算法模块：该模块具有通过深度学习来处理医疗图像的功能。在获得病人的医疗图像之后，上传到微信小程序中，接着再通过接口的调用进入深度学习算法模块，在经过已经训练好的深度学习算法模型分析后，将分析后的医疗图像传到微信小程序中。②前端展示模块：该模块具有上传未分析的医疗图像和展示已分析的医疗图像两个功能。通过上传按钮来进行医疗图像的数据采集，将采集的数据上传之后再通过一系列的处理后，将处理好的医疗图像展示在微信小程序的前端页面。③后端存储模块：该模块可以从前端获取病人的医疗图像，并将图像存储在一个数据库中，再将图像传到深度学习算法模块进行分析，然后从该模块获取处理后的医疗图像并存储在数据库中，然后通过前端的调用展示在前端页面。
2.本人在该项目中的主要工作有：确定项目的主要内容，调研相关文献，了解相关的技术和模型。完成概要设计，确定深度学习算法训练模型，部署在服务器。并开始进行微信小程序的开发。完成微信小程序的主体开发。完善小程序，并进行调试。