项目基于长和算法可视化开发平台研究的CT检测算法，使用3D-CNN模型，实现对肺炎，肺不张，心脏肿大等疾病的异常检测及定位。
项目采用云边端技术架构，将算法部署至华为国产Atlas200IDK A2开发者套件中通过叶进行检测推理操作降低云端运算压力。
项目针对医生和患者分别打造了qt端及APP端，以及用于宣传的web网页。多端交互，关生可进行推理操作，患老查找检测报告。
项目采用河南省鲲鹏服务器保障数据安全，运用高并发管理能力实现微秒级延迟。通过海量并发高弹性管理前端数据。
本项目旨在利用先进的计算机视觉技术和深度学习算法，对胸部CT图像进行智能分析，以辅助医生进行疾病诊断。项目主要包括以下几个部分：
1. 数据采集和处理：从各大医院和医疗机构获取大量胸部CT图像，并进行标注和预处理。
2. 算法开发：基于卷积神经网络（CNN）等深度学习技术，开发高效的疾病检测算法。
3. 系统集成：将算法嵌入到智能诊断系统中，实现自动化检测和结果展示。
4. 用户界面设计：为医生和患者设计友好的操作界面，提供清晰的检测结果和辅助信息。
智能诊断系统的目标是提升胸部CT图像分析的效率和准确性，为医生提供可靠的辅助决策工具。
人工智能的发展经历了多个阶段，从早期的规则引擎到后来的机器学习，再到深度学习和神经网络的应用。以下是AI在医学影像分析领域的重要进展：
1. 规则引擎：早期的医疗影像分析系统依赖于规则和专家系统，但灵活性和准确性有限。
2. 机器学习：随着数据量的增加，传统的机器学习方法如支持向量机（SVM）和随机森林被应用于医学影像分析。
3. 深度学习：近年来，卷积神经网络（CNN）等深度学习技术的出现，使得医学影像分析的准确性大幅提升。
AI在医学影像分析中的可靠性是一个关键问题。为了提高AI诊断系统的可靠性，通常会采取以下措施：
1. 大量标注数据：使用大量标注的医学图像数据进行训练，确保模型的泛化能力。
2. 多轮验证：通过不同的验证集和交叉验证方法评估模型性能，减少过拟合风险。
3. 专家评审：结合医生的反馈和意见，不断优化和调整算法。
AI诊断系统能够提供可靠的诊断结果，但应作为医生的辅助工具，而非完全替代。
你好，早日康复，请问您有什么症状？