毕业设计项目-基于深度学习的阿兹海默症早期诊断辅助系统设计与实现

1，打开Pycharm，导入该项目，并安装Tensorflow、keras、Flask等需要的包（命令行安装）； 2，运行ADMS项目下的app.py文件，运行成功后，会出现一个URL，点击或复制到浏览器中打开，并可自动跳转到系统登录首页。 3，ADMS/app文件夹下： create_db.py：增删改查表命令 models.py：创建数据库表项 views.py：在该项目中暂时没有用 ExpertPush.py：导入专家用户信息 4，ADMS/Model文件夹： 放置的是训练好的模型，需要进行联合预测的两种模型 【--备注：由于模型太大，所以GitHub上无法提交，已上传到百度网盘分享给大家，大家下载文件后复制到相应位置即可。网址：链接：https://pan.baidu.com/s/1m8RRjARRrL1DROnFQf7BYw 提取码：ytp0】 5，ADMS/Pred文件夹： HipvoluSum.py：获得预测得到的标签文件中的海马体体积 ImagCrop..py：对用户输入的图像进行分割 SinglePrediction.py：对单张图片通过加载模型进行预测，并得到预测标签文件 6，ADMS/static文件夹： 放置的是Web系统所需要的css、js以及用户上传图像、预测图像以及上传的诊断结果保存目录 7，ADMS/templates文件夹： 放置的是Web系统的前端HTML页面

1，如何利用Flask框架实现注册登录功能：https://blog.csdn.net/m0_37997046/article/details/86304398 2，Flask配置数据库：https://blog.csdn.net/qq_33196814/article/details/80866094 3，Flask实现如何将后端的HTML代码在前端中正常显示出来：http://www.codes51.com/itwd/1091263.html 4，Flask数据库基本操作：https://blog.csdn.net/weixin_41782050/article/details/80347661 5，注意下static下的DateBox日期控件的使用