JSP中医诊断系统l015q--程序+源码+数据库+调试部署+开发环境

本系统（程序+源码+数据库+调试部署+开发环境）带论文文档1万字以上，文末可获取，系统界面在最后面。

系统程序文件列表

开题报告内容

一、研究背景与意义

中医作为我国传统医学瑰宝，其诊断方式独特且富有智慧。但传统中医诊断依赖医生个人经验，存在主观性强、传承困难等问题。随着信息技术发展，中医诊断系统应运而生。该系统可辅助医生诊断，提高诊断准确性与效率，促进中医知识的标准化传承与推广，让更多人受益于中医诊疗。

二、研究目标与内容

研究目标

开发一套科学、实用的中医诊断系统，整合中医四诊信息，实现病症的智能分析与诊断建议输出，辅助中医临床决策。

研究内容

1. 中医知识库构建：收集整理中医经典文献、临床案例、专家经验等，构建涵盖中医基础理论、证候、方剂等的知识库。
2. 四诊信息采集：利用传感器、图像识别等技术，实现望诊（面色、舌象等）、闻诊（声音、气味等）、问诊（症状询问）、切诊（脉象采集）信息的数字化采集。
3. 智能诊断算法：运用机器学习、深度学习等算法，对采集的四诊信息进行分析处理，结合中医知识库，实现病症的智能诊断与证候辨识。
4. 诊断结果展示与建议：以直观易懂的方式展示诊断结果，并提供相应的治疗建议、方剂推荐等。

三、研究方法与技术路线

研究方法

文献研究法梳理中医诊断理论与技术；专家咨询法获取专业意见；实验研究法验证系统性能。

技术路线

采用前后端分离架构，前端使用 Vue.js 框架，后端基于 Python 的 Django 框架开发。利用 OpenCV 进行图像处理实现望诊信息采集，通过麦克风与气味传感器获取闻诊信息，运用自然语言处理技术处理问诊内容，结合脉象传感器采集切诊数据。采用深度学习模型进行数据分析与诊断。

四、预期成果与创新点

预期成果

完成中医诊断系统的开发，通过临床测试验证其有效性，形成相关技术文档与用户手册。

创新点

将现代信息技术与中医诊断深度融合，实现四诊信息的数字化采集与智能分析；构建全面、系统的中医知识库，为诊断提供坚实支撑。

五、研究计划与进度安排

[具体时间段 1] 完成知识库构建与需求分析；[具体时间段 2] 进行系统开发与算法优化；[具体时间段 3] 开展临床测试与改进；[具体时间段 4] 完成项目验收与总结。

进度安排：

2023年12月20日—2024年01月20日：查阅和收集课题相关资料，进行市场调研，确定选题；

2024年01月21日—2024年02月15日：进一步查阅资料，撰写开题报告，准备开题、答辩；

2024年02月16日—2024年03月10日：系统规划、整体规划、详细设计、编写代码；

2024年03月11日—2024年04月18日：系统测试；

2024年04月19日—2024年04月28日：撰写毕业论文；

2024年04月29日—2024年05月09日：修改论文并提交论文正稿；

2024年05月10日—2024年05月22日：由指导老师评阅，修改完善论文，准备毕业答辩。

参考文献：

[1]李盛恩，王珊．数据库基础与应用（第二版）［M］．北京:人民邮电出版社，2018:14-78．

[2]孙卫琴:《精通Hibernate:Java对象持久化技术详解[M].电子工业出版社出版

[3]王珊,萨师煊.数据库系统概论[M].高等教育出版社,2016.5:198-235.

[4]张孝祥.深入Java Web开发内幕——核心基础[M].北京:电子工业出版社.北京.2016.10.

[5] 舒红平.Web 数据库编程