https://github.com/stillmisty/eyebackend
https://github.com/stillmisty/eyebackend
Last synced: 12 months ago
JSON representation
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/stillmisty/eyebackend
- Owner: StillMisty
- License: apache-2.0
- Created: 2025-04-28T13:52:13.000Z (about 1 year ago)
- Default Branch: master
- Last Pushed: 2025-05-09T04:09:30.000Z (about 1 year ago)
- Last Synced: 2025-06-05T22:51:31.587Z (about 1 year ago)
- Language: Python
- Size: 607 KB
- Stars: 0
- Watchers: 1
- Forks: 0
- Open Issues: 0
-
Metadata Files:
- Readme: README.md
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README
# 眼疾识别系统后端
基于FastAPI构建的眼部疾病识别系统后端服务，提供眼部图像上传、疾病识别、用户认证等功能。
## 项目概述
本系统能够通过分析用户上传的眼部图像，识别可能存在的眼部疾病，包括但不限于：
- 白内障 (Cataract)
- 青光眼 (Glaucoma)
- 糖尿病视网膜病变 (Diabetic Retinopathy)
- 黄斑变性 (Macular Degeneration)
- 高血压眼病 (Hypertensive Retinopathy)
- 近视 (Myopia)
- 其他眼部疾病
系统采用深度学习模型进行眼部疾病识别，并结合Grad-CAM技术提供可视化解释，帮助用户理解模型关注的区域。
## 技术栈
- **框架**: FastAPI
- **数据库**: SQLite/PostgreSQL
- **认证**: JWT (JSON Web Tokens)
- **机器学习**: TensorFlow
- **可视化**: Grad-CAM
## 项目结构
``` bash
.
├── Config.py # 配置文件
├── database.py # 数据库连接
├── main.py # 主程序入口
├── pyproject.toml # 项目依赖
├── auth/ # 认证相关
│ ├── auth_handler.py # 认证处理
│ └── auth_router.py # 认证路由
├── eye_identify/ # 眼疾识别核心
│ ├── GradCam.py # 模型可视化
│ ├── identify.py # 识别实现
│ └── model.h5 # 预训练模型
├── models/ # 数据模型
│ ├── EyeIdentification.py # 识别记录模型
│ ├── IdentifySuggestions.py # 建议模型
│ ├── UserRating.py # 用户评分模型
│ └── Users.py # 用户模型
├── routers/ # API路由
│ ├── identify_router.py # 识别相关路由
│ ├── introduce_router.py # 疾病介绍路由
│ └── users_router.py # 用户相关路由
├── static/ # 静态资源
│ └── disease_images/ # 疾病图像
├── uploads/ # 上传目录
└── utils/ # 工具函数
```
## 主要功能
### 1. 眼部疾病识别
- 上传眼部图像进行疾病识别
- 返回可能的疾病类型及其置信度
- 提供疾病详细描述和建议
### 2. 用户管理
- 用户注册/登录
- JWT token认证
- 用户历史记录管理
### 3. 疾病介绍
- 提供常见眼疾的详细介绍
- 包含症状、原因、治疗方法等信息
## API文档
启动服务后，访问 `http://localhost:8000/docs` 可查看完整的API文档。
## 安装与运行
### 环境要求
- Python 3.12+
- TensorFlow 2.0+
- FastAPI
- SQLAlchemy
### 安装步骤
1. 克隆代码库
```bash
# 需下载git-lfs以同步模型文件
git clone https://github.com/StillMisty/eyeBackend
cd eyeBackend
```
2. 同步虚拟环境并且安装依赖
```bash
# 使用 UV 管理虚拟环境，https://docs.astral.sh/uv/
uv sync
```
3. 修改配置
编辑 `Config.py` 文件，根据实际情况配置数据库连接、JWT密钥等
4. 启动服务
```bash
uv run python main.py
```
## 许可证
本项目遵循 Apache 许可证。有关详细信息，请参阅 [LICENSE](LICENSE) 文件。