足部健康检测

🔄 系统流程图

足部健康检测完整处理流程

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开始

用户在 Web 端打开检测页面，准备上传足部图片

①

用户上传足部图片

支持 JPG / PNG / WEBP 格式，最大 10MB。前端进行格式校验与大小检查，通过 FileReader 读取为 Data URL 实时预览

②

图片 Base64 编码

后端接收上传文件，使用 Python base64.b64encode() 将图片编码为 Base64 字符串，保留原始分辨率，不进行缩放压缩

③

构造多模态 API 请求

组装 PodiScan 360 多模态消息体：包含足病专科 System Prompt + Base64 图片 + 分析指令，设置 temperature=0.1 确保输出稳定

④

PodiScan 360 分析引擎视觉分析

通过分析服务 API (/compatible-mode/v1/chat/completions) 调用 PodiScan 360 分析引擎模型，模型分析足部外观特征并判断潜在疾病

⑤

解析结构化分析报告

从 API 响应中提取 Markdown 格式分析报告，包含基本情况、可能问题、严重程度、护理建议、免责声明五个标准化章节

⑥

前端渲染结果

JavaScript 将 Markdown 报告实时转换为 HTML（标题 / 列表 / 加粗 / 表格），呈现在结果卡片中，同时展示 Token 用量和耗时

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结束

用户获得完整的足部健康分析报告，可作为就医参考

📋 软件基础设置信息

系统核心参数与技术规格

功能名称	足部健康检测系统
适用场景	足部常见疾病的筛查与初步分析，适用于个人日常健康监测、社区健康筛查、基层医疗机构辅助诊断
开发语言	Python 3.9+
核心依赖	`Flask` · `Requests` · `Werkzeug`
分析引擎	PodiScan 360 分析引擎，基于大规模多模态预训练的视觉-语言分析引擎，支持高分辨率医学图像理解与结构化文本生成

🩺 疾病检测范围

系统可识别的 12 类常见足部健康问题

🦠足癣（脚气）

💅甲真菌病（灰指甲）

🦶拇外翻

🩴扁平足

🔴鸡眼 / 胼胝

🩹甲沟炎

🔥足底筋膜炎

💧水泡

👃脚臭

🪨皲裂

📏角质增厚

🍬糖尿病足

⚠️ 以上为系统预设检测范围，实际分析结果取决于分析引擎对图片的判断，可能检测到范围外的其他足部问题

🏗️ 软件系统设计

三大核心模块协同工作

📷

图像预处理模块

基于 Werkzeug 安全上传机制，自动识别 6 种图片格式（JPG/PNG/GIF/BMP/WEBP）。文件以时间戳+原文件名命名存入 static/uploads/ 目录，确保唯一性。图片保留原始分辨率，不经缩放压缩，保证影像分析精度。

🧠

PodiScan 360 视觉分析模块

调用分析服务 PodiScan 360 分析引擎 多模态分析引擎。系统内置足病专科提示词（System Prompt），引导模型从外观描述、问题诊断、严重程度评级、护理建议、免责声明五个维度输出结构化报告。 Temperature 设为 0.1 确保输出稳定性。

📊

报告生成与渲染模块

前端 JavaScript 实现轻量级 Markdown→HTML 转换器，支持标题（H1-H3）、粗体、列表、段落等元素。结果以卡片式布局展示，附带 Token 用量统计和 API 耗时信息。完整的错误处理与网络异常提示。

⚙️ 参数配置

系统关键参数与默认值

字段	说明
分析引擎	MODEL=podiscan-360，分析服务视觉分析引擎最新版本
模型温度	TEMPERATURE=0.1（低温度确保输出稳定、一致性强，避免随机性导致诊断结果波动）
系统提示词	内置足病专科 System Prompt，定义 5 维输出结构（基本情况→可能问题→严重程度→建议→免责声明）
支持格式	JPG、JPEG、PNG、GIF、BMP、WEBP，共 6 种常见图片格式
上传限制	MAX_CONTENT_LENGTH=10MB，单张图片大小上限
图像处理	保留原始分辨率，Base64 编码传输，不进行缩放或压缩处理
API 认证	通过 _API_KEY 环境变量配置，基于分析服务兼容模式接口
API 超时	REQUEST_TIMEOUT=60s，单次 API 调用最长等待时间
前端渲染	JavaScript 轻量 Markdown 解析器，正则匹配实时转换，零外部依赖