1.一份眼底照片的数据集（取自ODRI-5k），分为正常眼底和白内障眼底。
2.对数据集进行划分，使用TensorFlow训练两个网络resnet-18和mobilenet-v1分别训练两个模型。测试集上正确率分别达到95%。
3.本地部署一个基于neo4j数据库和医疗问答数据集的KGQA（知识图谱问答）项目。
4.使用Django构建一个本地网站，具备（人脸）注册/登录功能；上传眼底图像，后台对样本进行预测，页面显示诊断结果的功能；诊断结果在QA系统中进行查询， 给出医疗建议的功能；医疗问答页面功能，服务器根据用户输入的疾病相关问题，返回并显示相关答案，同时进行语音播报。
