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宫颈癌辅助诊断系统——图像信息管理子模块的设计与实现的中期报告
一、项目概述
本项目旨在设计与实现一个宫颈癌辅助诊断系统。宫颈癌是女性生殖系统最常见的恶性肿瘤之一，早期诊断可以极大提高治疗效果。本系统通过图像识别技术和数据分析，对宫颈癌进行初步诊断和辅助诊断，帮助医生提高诊断准确率和治疗效果。
本报告主要介绍图像信息管理子模块的设计与实现情况。
二、需求分析
图像信息管理子模块需要满足以下需求：
1.实现对宫颈癌病例图像的存储、管理与查询。
2.支持多种格式的图像上传和下载，如JPG、PNG等。
3.实现对图像的标注、编辑和剪裁功能。
4.支持对图像进行搜索和分类。
5.保证图像存储的安全性和稳定性。
三、系统设计
1.系统架构
整个系统采用模块化设计思想，由多个子模块组成。图像信息管理子模块是其中之一，主要负责宫颈癌病例图像的存储、管理和查询。
图像信息管理子模块的结构如下图所示：
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|图像信息管理子模块|
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+------------------+|+-----------+|
|存储和管理模块|||图像显示和编辑模块|
+------------------+|+-----------+|
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+------------------+|+-----------+|
|搜索和分类模块|||安全与稳定模块|
+------------------+|+-----------+|
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+------------------+
|其他模块|
+------------------+
```
2.系统功能模块
（1）存储和管理模块：主要负责宫颈癌病例图像的存储和管理，包括图像的上传、下载、删除、修改和查询等。此外，还需设计合理的数据结构和算法，优化图像存储和检索效率。
（2）图像显示和编辑模块：主要负责对宫颈癌病例图像进行显示和编辑，包括图像的预览、放大、缩小、标注、剪裁和一些基本的图像处理功能。
（3）搜索和分类模块：主要负责对图像进行搜索和分类，实现按照病例类型、时间、医生等信息进行检索和分类。
（4）安全与稳定模块：主要负责保证图像存储的安全性和稳定性，包括数据备份、安全控制、数据加密等。
四、系统实现
在该子模块的实现中，我们选择使用Python进行开发。由于Python有着较完善的第三方工具库，诸如Pillow（图片处理）、Django（Web框架）等，且其语言特性更易于开发，所以我们选择了Python作为主要的编程语言。
我们使用了Django框架来实现系统。Django是一个基于模型-视图-控制器（MVC）架构的Web框架，它具有灵活性、易于扩展和高效性等特点。Django中的模型采用ORM技术，将关系型数据库作为对象模型进行操作。
在实现模块的过程中，我们主要采用了如下技术：
（1）Django框架：使用Django来实现Web应用的快速开发。
（2）Pillow工具库：使用Pillow对图像进行处理。
（3）MySQL数据库：使用MySQL作为图像数据存储的后端数据库。
（4）Nginx服务器：使用Nginx作为Web服务器，提高服务的响应速度。
五、下一步工作
下一步，我们将会联合其他子模块继续完善整个系统的功能，同时优化系统的性能和稳定性。
（1）与图像识别子模块对接：在该子模块中加入图像识别模型，实现对宫颈癌病例图像的检测和初步诊断。同