一、介绍

阿尔茨海默病症识别。使用Python作为主要编程语言进行开发，基于深度学习等技术使用TensorFlow搭建ResNet50卷积神经网络算法，通过对病症图片4种数据集进行训练['轻度痴呆', '中度痴呆', '非痴呆', '非常轻微的痴呆']，最终得到一个识别精确度较高的模型。然后使用Django框架开发Web网页端可视化操作界面，实现用户上传一张眼疾图片识别其名称。

注：本系统为学术型研究项目，暂不适用于真正的医学实践。

本课题旨在利用深度学习技术构建一个高效的阿尔茨海默病症识别模型，并通过Web界面实现对用户上传图片的自动化识别。在该项目中，我们使用Python作为主要编程语言，并采用TensorFlow框架搭建了一个基于ResNet50的卷积神经网络模型。ResNet50是一种深度残差网络，具有强大的特征提取能力，尤其适用于图像分类任务。我们的模型被训练于四种类别的病症图片数据集，包括‘轻度痴呆’、‘中度痴呆’、‘非痴呆’和‘非常轻微的痴呆’，以实现对不同阶段阿尔茨海默病的精确识别。

为了方便用户使用和提高诊断效率，我们结合Django框架开发了一个Web界面，提供可视化的操作平台。用户可以通过该平台上传眼疾图片，系统将自动进行图像识别并返回预测结果。这一创新应用不仅降低了医疗诊断的复杂度，同时也为非专业人士提供了便捷的健康管理工具。整体方案的成功实现，展示了人工智能技术在医学影像分析中的广泛应用前景，并为阿尔茨海默病的早期诊断提供了新的技术支持。

二、系统效果图片展示

三、演示视频 and 完整代码 and 安装

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