基于手绘智能分析的老年痴呆初筛系统
人工智能学院
本项目旨在开发一个利用生成式人工智能（AIGC）技术的智能系统，用于对老年痴呆症进行初步筛查。该系统将通过分析用户的手绘图像（如时钟绘制测试）来检测潜在的认知障碍。项目将采用先进的深度学习模型，如Transformer和卷积神经网络（CNN），来处理和分析手绘图像数据。为了提高系统的准确性和适应性，我们将使用生成对抗网络（GAN）生成多样化的手绘样本，帮助模型更好地理解和识别不同的绘画风格和细节。通过结合LoRA（Low-Rank Adaptation）技术，我们能够快速微调模型，以适应不同的文化背景和个体差异。系统将提供一个用户友好的界面，允许医护人员和家庭成员方便地上传和分析手绘图像。分析结果将以直观的方式呈现，帮助用户理解潜在的健康风险，并建议后续的专业诊断步骤。通过这种创新的AIGC技术应用，我们的系统将为老年痴呆症的早期检测提供一种高效、非侵入性的解决方案。
