1. 需求分析：
- 确定系统的主要功能和非功能需求，如关键点检测的精度、响应时间、可扩展性等。
- 与医学专家和最终用户一起讨论，了解他们的需求和期望，以确保系统能够满足实际应用场景中的需求。
2. 技术调研：
- 调查医学影像处理领域的最新进展和常用技术，如卷积神经网络（CNN）、U-Net等用于图像分割的网络结构。
- 研究关键点检测的经典算法和最新研究成果，如YOLO、SSD等目标检测算法以及姿态估计算法。
3. 数据收集与预处理：
- 收集医学影像数据集，包括X射线、CT扫描、MRI等不同类型的影像数据。
- 对数据进行预处理，包括去噪、标准化、裁剪、旋转等，以增加数据的多样性和模型的泛化能力。
4. 模型选择与训练：
- 根据需求和数据集的特点，选择合适的深度学习模型进行关键点检测的训练，如基于CNN的模型。
- 使用训练数据集对模型进行训练，并根据验证集的表现进行模型调优，以提高模型的准确性和泛化能力。
5. 系统架构设计：
- 设计系统的整体架构，包括前端和后端的组件和交互方式。
- 使用Vue.js等前端框架设计用户界面，考虑到用户友好性和交互体验。
- 设计后端服务的API接口，用于前端与后端之间的数据传输和交互。
6. 前端开发：
- 根据系统架构设计，使用Vue.js等前端框架开发用户界面。
- 实现用户界面的各种功能和交互逻辑，包括图像上传、结果展示、参数设置等。
- 进行界面美化和优化，以提高用户体验。
7. 后端开发：
- 使用Flask、Django等框架开发后端服务。
- 实现与前端交互的API接口，包括接收图像数据、调用模型进行推理、返回检测结果等功能。
- 配置服务器环境，确保后端服务的稳定运行。
8. 模型集成与部署：
- 将训练好的模型集成到后端服务中，确保模型可以被调用并用于关键点检测。
- 部署系统到生产环境中，配置服务器环境、数据库等必要的组件，确保系统可以稳定运行。
9. 性能优化与调试：
- 对系统进行性能优化，包括前端界面的加载速度优化、后端服务的响应时间优化、模型推理速度优化等。
- 进行系统测试和调试，确保系统各个组件之间的协同工作正常，及时修复bug和问题。
10. 部署与维护：
- 将系统部署到生产环境中，并持续监测和维护系统的运行。
- 定期对系统进行更新和维护，优化系统的性能和用户体验，确保系统能够满足用户的需求和期望。
