基于TransUNet/UNet的结直肠息肉智能分割与管理系统【计算机毕业设计选题推荐·深度学习】
🍊作者:计算机编程-吉哥
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Java毕业设计项目~热门选题推荐《1000套》
目录
一、项目背景
结直肠癌是全球范围内发病率和死亡率最高的恶性肿瘤之一,而结直肠息肉是结直肠癌最主要的癌前病变。早期发现并切除息肉,能够显著降低结直肠癌的发生风险。然而,传统的人工阅片方式不仅耗时耗力,还高度依赖医生的经验水平,存在漏诊和误诊的可能。
为了解决这一痛点,我们开发了 PolypFormer——一个面向结直肠息肉图像分割、病例建档、复核随访与训练管理的一体化智能辅助系统。
二、项目简介
PolypFormer 是一套基于 Django + Vue3 双前端 + MySQL + 深度学习分割模型 构建的医疗辅助平台,实现了从图像分割 → 结果留存 → 病例管理 → 复核任务 → 管理统计 → 模型训练的完整业务闭环。
系统分为两套前端界面:
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用户端:面向医生/技术人员,提供息肉分割、历史记录、病例建档、智能问答、在线客服、个人中心等功能
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管理端:面向系统管理员,提供系统概览、用户管理、记录管理、统计分析、公告管理、训练管理、在线客服与系统维护等能力
三、技术架构
后端技术栈
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Django 4.2.16:作为核心Web框架,承载路由、鉴权、业务逻辑
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PyMySQL:连接MySQL数据库
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PyTorch 2.2.2 + torchvision:深度学习运行环境,支持模型推理与训练
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OpenCV + Pillow:图像读取、处理与结果保存
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scikit-learn + jieba:智能问答相关的文本处理
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ultralytics:部分模型推理兼容支持
前端技术栈
用户端和管理端均采用 Vue 3 + Vue Router 4 + Element Plus + ECharts + Vite 构建,UI风格统一、交互流畅、数据可视化能力强。
模型支持
系统当前支持两种分割模型:
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TransUNet(默认):融合Transformer和UNet的优势,对息肉边缘细节捕捉更精准
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UNet:经典的医学图像分割网络,轻量高效
模型配置灵活,可通过管理端随时切换,无需重启服务。
系统架构特点
采用 Django + 双 Vue SPA + MySQL 的结构:
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Django 负责API接口、登录鉴权、会话管理、数据处理、训练调度、授权校验
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前端构建产物直接输出到Django模板目录,由Django统一承载
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前后端通过
/api/...接口通信,分工清晰,维护便捷
四、核心功能
1. 智能息肉分割
支持多种输入方式,满足不同场景需求:
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单张图像分割:上传单张内窥镜图像,快速获得分割结果
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批量图像分割:一次性处理多张图像,大幅提升效率
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视频分割:对内窥镜视频进行逐帧分割分析
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摄像头流分割:接入实时摄像头流,实现实时辅助诊断
分割结果展示原图、分割掩膜、病灶裁剪区域,并自动计算病灶数量、面积占比、风险等级等辅助信息。
2. 病例中心与档案管理
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将检测记录一键转入病例档案
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支持病例中心、检查分组管理
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为病例绑定风险等级、诊断建议等信息
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基于病例自动生成复核/随访任务,形成诊疗闭环
3. 智能问答系统
基于知识库的智能问答功能,医生在诊断过程中遇到疑问可随时提问,系统根据已有知识库给出参考回答,辅助临床决策。
4. 在线客服
患者或医生可通过在线客服与管理员实时沟通,支持图文消息,提升沟通效率。
5. 管理后台
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系统概览:实时展示用户数、记录数、病例数等关键指标
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用户管理:查看、搜索、管理系统所有注册用户
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记录管理:分页查询所有分割记录,支持按用户检索、批量删除、CSV导出
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统计分析大屏:通过ECharts图表直观展示系统运营数据
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系统日志:记录用户操作行为,便于追溯和审计
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公告管理:向所有用户发布系统公告和通知
五、项目亮点
亮点一:完整业务闭环
从图像分割到结果留痕,从病例建档到复核任务,再到管理统计和模型训练,系统覆盖了息肉辅助诊断的全流程,真正做到了“一站式”服务。
亮点二:双端协同管理
用户端和管理端分离设计,职责清晰。医生专注于检测、问答与服务交互,管理员专注于用户、记录、日志、统计和训练等后台管理,互不干扰,协同高效。
亮点三:智能授权与安全防护
系统内置授权到期校验机制。当授权过期或签名异常时,前后台网页自动白屏,API统一返回451状态码,从源头保障系统安全,防止未授权使用。
亮点四:灵活的多模型支持
系统支持TransUNet和UNet两种主流分割模型,管理员可根据实际场景随时切换,无需修改代码或重启服务,极大提升了系统的适应性和可扩展性。
亮点五:无需部署双服务
前后端构建产物统一由Django承载,无需额外配置Nginx或Node.js服务即可运行,极大降低了部署成本和运维复杂度。
亮点六:丰富的可视化能力
通过ECharts提供多维度数据可视化,包括用户活跃度、记录趋势、病例分布等,帮助管理员快速掌握系统运营状况,辅助决策。
亮点七:训练管理可视化
将深度学习模型训练和验证能力集成到Web管理端,管理员可以像操作普通软件一样完成模型训练任务,大幅降低了AI模型运维的技术门槛。
六、功能截图展示








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