# asdfghj

**Repository Path**: peter-chen1/zasdfg

## Basic Information

- **Project Name**: asdfghj
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Python
- **License**: MulanPSL-2.0
- **Default Branch**: main
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 1
- **Forks**: 0
- **Created**: 2025-06-15
- **Last Updated**: 2025-06-15

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

当你无意中看到这个项目的时候请不要感到可笑，或许在你眼里这个项目微不足道，但对我来言这是我的第一个项目，也是我第一个可运行的项目，也就是说可以打包成可执行文件的，它很简单只是有最基本的也就有四个文件，但是也花了我一天时间，但我相信后面会给大家带来更好的项目，希望各位喜欢
1. 多线程图像处理引擎
异步分析能力：通过AnalysisThread类实现图像分析与 UI 交互分离，避免处理过程中界面卡顿
进度可视化：实时更新进度条（0-100%），显示分析阶段（预处理 / 聚类 / 特征提取）
异常隔离：线程内捕获处理错误，防止程序崩溃（如内存不足、图像格式错误）
2. 医学影像专业处理
DICOM 格式支持：通过pydicom库读取医学专用 DICOM 格式，保留患者信息和设备参数
病灶智能标记：自动绘制绿色边界框（ROI），支持最多 5 个病灶标注
形态学特征提取：计算病灶面积、圆形度、长轴长度等形态学指标
3. 交互式分析报告
量化分析结果：显示病灶占比、数量、主要特征等关键数据
医学建议生成：根据病灶特征自动生成复查 / 就诊建议（分 4 个风险等级）
结果可视化：标注图像与原始图像并排显示，支持病灶细节放大查看
4. 数据管理与导出
多格式保存：保存标注图像（JPG）、分析报告（TXT）
时间戳命名：自动生成带时间戳的保存目录，避免文件覆盖
5. 专业级 UI 体验
强制全屏模式：启动 5 秒后自动全屏，分析完成后保持全屏专注模式
科技感界面：深色主题 + 蓝色高亮边框，符合医疗设备 UI 设计规范
6. 健壮性增强
内存管理：图像加载时验证尺寸和内存占用，防止 OOM 错误
异常处理：覆盖文件读取、处理、保存全流程的异常捕获
中文兼容性：全局设置 Microsoft YaHei 字体，确保报告文本正常显示