中医面诊测量与分析系统产品系统

当前传统中医面诊存在诊断主观性强、缺乏统一量化标准、优质医疗资源地域分布不均、线下诊疗受时空限制等行业痛点，难以满足大众常态化居家健康监测与亚健康筛查的需求。在数字健康产业快速发展与中医药现代化政策的推动下，依托计算机视觉技术开发便携式智能面诊系统，可实现面诊诊断的标准化、数字化与普惠化落地，助力中医健康服务下沉至基层与居家场景。

系统覆盖普通用户、执业医师、系统管理员三类角色，构建从检测到审核的完整业务闭环。用户端支持面部图像上传、智能面诊分析、健康报告生成、历史记录管理、医师审核申请等核心功能；医生端提供待审核任务列表、面诊结果专业审核、个性化诊断建议添加、报告编辑与导出等工作能力；管理端实现人员权限管控、业务数据全生命周期管理、系统运行日志审计、核心运行参数配置等运维功能。底层算法模块包含面部特征提取、面色量化分析、中医证候推理、健康评估生成四大逻辑，支撑系统的智能诊断能力。

本人独立承担项目全流程开发工作，涵盖需求分析与架构设计、数据库建模、后端业务接口开发、前端交互页面实现、面诊核心算法设计，以及系统联调与测试部署。系统采用前后端分离的 B/S 架构，后端基于 Spring Boot + MyBatis + MySQL 构建业务服务，前端采用 Vue.js + Element Plus 实现响应式交互界面，算法模块基于 Python 集成 OpenCV 与 dlib 实现图像处理与特征提取。
项目实现亮点在于设计了 dlib+OpenCV 双引擎冗余人脸检测方案，结合 CLAHE 光照补偿算法提升了非受控光照环境下的检测鲁棒性；提出多颜色空间联合特征与自适应阈值相结合的面色分类方法，有效提升了诊断结果的一致性。开发过程中的核心难点为中医面诊经验性知识的量化建模，以及 Java 后端与 Python 算法模块的跨语言调用和结构化数据交互。