使用深度学习进行糖尿病眼底病变检测。
实现DR、DME全阶段分级、黄斑位置、视盘位置检测
主要工作可以分成几部分：
1. 算法部分，对图片进行分析获得病变信息，生成报告需要的文字和数据，对内部提供http API
2. 软件部分，进行用户验证，提交图片，发送AI诊断的请求，获得结果并渲染成图表，记录结果并且返回前端显示

这个项目是产学研结合项目，我负责了几乎所有开发，包括后端，前端，AI模型训练和封装。
前端使用Vue框架做的single page app，主要通过发送http请求获得结果并显示，包含了用户管理，诊断记录，诊断回放等功能
后端使用FastAPI做server，使用requests发送算法服务请求，使用postgresql作为存储数据库，用peewee写的ORM来操作数据库。
算法部分使用Pytorch进行的模型开发，用ONNX方式部署，外面使用了flask做server，接受请求并返回结果。
整个项目算法部分和软件部分分别都用docker打包，方便云上部署。