摘要

人格障碍诊断与管理在心理健康领域具有重要意义,传统诊断方式依赖人工评估,效率低且易受主观因素影响。随着信息技术的发展,数字化诊断系统成为研究热点,能够提升诊断准确性和管理效率。该系统旨在为医疗机构和心理咨询师提供科学化、标准化的诊断工具,通过自动化分析患者行为数据,辅助识别不同类型的人格障碍。关键词包括人格障碍诊断、心理健康、数字化系统、自动化分析、行为数据。

该系统基于SpringBoot+Vue框架开发,采用前后端分离架构,结合MyBatis实现数据持久化,MySQL作为数据库管理系统。系统功能包括用户管理、问卷设计、数据分析及报告生成,支持多角色登录(如管理员、医生、患者)。通过可视化图表展示诊断结果,并提供历史记录查询功能。技术关键词包括SpringBoot、Vue.js、MyBatis、MySQL、数据可视化、多角色权限。

数据表设计

用户信息数据表

系统用户信息存储用户基本资料及权限信息,注册时间通过函数自动生成,用户ID为该表主键,记录用户角色及相关属性。结构表如表3-1所示。

字段名 数据类型 说明
user_id BIGINT 用户唯一标识(主键)
username VARCHAR(50) 用户名
password_hash VARCHAR(100) 加密后的密码
role_type TINYINT 角色类型(1管理员,2医生,3患者)
email VARCHAR(100) 电子邮箱
register_time DATETIME 注册时间
last_login DATETIME 最后登录时间
诊断问卷数据表

存储人格障碍诊断问卷题目及选项,创建时间由系统自动生成,问卷ID为主键,记录题目内容和关联信息。结构表如表3-2所示。

字段名 数据类型 说明
question_id BIGINT 题目唯一标识(主键)
question_text TEXT 题目内容
options_json JSON 选项列表(JSON格式)
disorder_type VARCHAR(20) 关联的人格障碍类型
create_time DATETIME 题目创建时间
is_active BOOLEAN 是否启用
诊断记录数据表

记录用户完成的诊断问卷结果及分析报告,提交时间由系统自动生成,记录ID为主键,存储诊断得分和详细分析。结构表如表3-3所示。

字段名 数据类型 说明
record_id BIGINT 记录唯一标识(主键)
user_id BIGINT 关联的用户ID
question_set JSON 使用的问卷题目集合
answer_data JSON 用户答案数据
score_result VARCHAR(50) 诊断得分结果
analysis_report TEXT 详细分析报告
submit_time DATETIME 提交时间

博主介绍:

👨‍🎓博主简介 ❤计算机在读硕士 | CSDN 专业博客 | Java 技术布道者 ❤深耕实验室一线,痴迷 Spring
Boot 与前后端分离架构,累计原创技术博文 200+ 篇; ❤手把手指导毕业设计 1000+ 项,GitHub 开源仓库 star
5k+。

系统介绍:

直接拿走,意外获得200多套代码,需要的滴我【2025最新】基于SpringBoot+Vue的人格障碍诊断系统管理系统源码+MyBatis+MySQL(可提供说明文档(通过AIGC

功能参考截图:

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系统架构参考:
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视频演示: 请dd我获取更详细的演示视频 或者直接加我,网名和签名

项目案例参考:

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