论文部分内容阅读
随着时代的发展,人们对青少年儿童心理、体格发育的关注度不断提高,因身材矮小、性早熟等生长发育问题就诊的案例飞速增加。骨龄作为一个独立的生长指标,代表了儿童生理成熟度和发育年龄,可以作为衡量个体生长发育水平和成熟程度的“一把尺子”。因此,越来越多的人用骨龄来评估青少年儿童的生长发育程度。目前的骨龄评测主要依靠骨龄专家的人工评测,效率较为低下,且各个环节有些脱节。本课题针对目前骨龄评测的问题设计了一个基于B/S架构的骨龄智能评测系统,将骨龄评测各个环节紧密的结合在一起,并尝试使用深度学习智能评定骨龄,减轻专家的工作量并提高骨龄评测效率。本文的主要研究内容如下:(1)介绍了骨龄相关基础知识,并针对骨龄智能评测系统开发中的关键技术进行了阐述,包括系统整体框架SSM,数据库MySQL和Redis,消息中间件RabbitMQ。(2)从系统用户入手,借助用例图对普通用户、专家、管理员这三类用户进行了详细的功能性需求性分析,并从可靠性、安全性、易用性、扩展性方面阐述了系统的非功能性需求分析。(3)根据需求分析,对系统的整体架构、功能模块和数据库进行了详细的设计。(4)根据设计实现骨龄智能评测系统,并编写测试用例,从功能性和非功能性两方面对系统进行测试和分析,测试结果满足要求。