口腔AI系统项目

项目简介

本项目为口腔健康AI辅助系统，包含前端小程序、后端API服务、AI模型、以及相关数据集。系统可实现口腔图像分析、健康报告生成、语音识别、历史记录管理等功能，适用于口腔健康自助检测与科普。

目录结构

AI_System_Design/
├── dataset/              # 口腔相关数据集及处理脚本
│   └── oral/             # 细分的口腔疾病/特征数据
├── oral_ai_project/      # 后端API、AI模型、Web服务
│   ├── model/            # AI模型权重与推理接口
│   ├── routes/           # API路由
│   ├── database/         # 历史记录与标签
│   ├── templates/        # 网页模板
│   └── static/           # 静态资源
├── oral_app/             # 微信小程序（平板/PC端）
│   ├── pages/            # 页面代码
│   └── components/       # 组件
├── oral_app_phone/       # 微信小程序（手机端）
│   ├── pages/            # 页面代码
│   └── components/       # 组件
├── requirements.txt      # Python依赖（简版）
├── requirements_full.txt # Python依赖（完整版）
└── README.md             # 项目说明

安装依赖

1. 克隆本项目：

   git clone <本项目地址>
   cd AI_System_Design

2. 安装Python依赖：

   pip install -r requirements.txt
   # 或使用完整版依赖
   # pip install -r requirements_full.txt

3. 微信小程序端请使用微信开发者工具导入 oral_app/ 或 oral_app_phone/ 目录。

4. 下载模型权重文件：

   请前往百度网盘 权重下载链接 下载以下模型权重文件，并放置到 oral_ai_project/model/weights/ 目录下：

   文件名	作用/用途说明
   best_model.pth	牙齿疾病分类主模型权重（EfficientNet）
   efficientnet_b3_rwightman-cf984f9c.pth	EfficientNet-B3 预训练权重（牙齿分类）
   yolov5.pt	YOLOv5 口腔/舌体检测模型权重
   sam_vit_b_01ec64.pth	SAM（Segment Anything Model）舌体分割权重
   tongue_color.pth	舌色识别模型权重（ResNet）
   tongue_coat_color.pth	舌苔颜色识别模型权重（ResNet）
   thickness.pth	舌苔厚薄识别模型权重（ResNet）
   rot_and_greasy.pth	舌苔腐腻识别模型权重（ResNet）
   unet.pth	口腔/舌体分割辅助模型权重

   注意：所有权重文件需放置于 oral_ai_project/model/weights/ 目录下，否则模型加载会失败。

5. （可选）下载微调后本地LLM，可前往 LLM权重下载 下载必要LLM权重，并在 oral_ai_project/model/llm_interface.py 中设置 model_dir

6. 设置个人API：

   1. 在 oral_ai_project/model/llm_interface_api.py 中填写个人API，实现 deepseek 实时对话
   2. 在 oral_ai_project/speech_recognition.py 中填写个人API，实现语音转文字实时交互，具体参考 短语音识别标准版_短语音识别-百度AI开放平台

运行方式

启动后端服务

进入 oral_ai_project/ 目录，运行主程序：

cd oral_ai_project
python app.py

注意运行 app.py 前必须保证工作路径在 oral_ai_project 目录下，否则路径报错。后端服务默认监听本地端口（可在代码中修改）。 （注：oral_ai_project 本身可作为网页端程序使用）

启动小程序前端

1. 打开微信开发者工具，导入 oral_app/ 或 oral_app_phone/ 目录。
2. 配置后端API地址（如有需要）。
3. 预览或上传小程序。

主要功能模块

• 口腔图像分析：基于深度学习模型自动识别舌象、牙齿等口腔特征。
• 健康报告生成：根据分析结果自动生成健康建议与报告。
• 语音识别：支持语音输入，提升交互体验。
• 历史记录管理：保存用户历史检测记录，便于追踪健康变化。
• 多端支持：支持PC/平板端与手机端微信小程序。

数据集说明

• dataset/ 目录下包含多种口腔疾病、舌象、牙齿等相关的标注数据与问答数据。
• 数据格式多为 JSON，便于AI模型训练与推理。
• 具体数据集说明可参考各子目录下的 README 或 original.md 文件。

demo

Acknowledgement

本项目舌诊识别部分权重文件由 TonguePicture-SKaRD/TongueDiagnosis: TCM tongue diagnosis project Web application development, 中医舌诊项目Web应用开发 提供，特此致谢。