基于YOLOv8深度学习的CT扫描图像肾结石智能检测系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】深度学习实战、目标检测

发布于:2024-07-11 ⋅ 阅读:(18) ⋅ 点赞:(0)

《博主简介》

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三、深度学习【Pytorch】专栏【链接】
四、【Stable Diffusion绘画系列】专栏【链接】
五、YOLOv8改进专栏【链接】持续更新中~~
六、YOLO性能对比专栏【链接】,持续更新中~

基本功能演示

基于YOLOv10深度学习的CT扫描图像肾结石智能检测系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】深度学习实战、目标检测

摘要:CT扫描图像的肾结石智能检测系统在医疗诊断方面提供了一种快速、准确的辅助工具,显著提高了医生识别和评估肾结石的效率。本文基于YOLOv8深度学习框架,通过1300张CT扫描的肾结石相关图片,训练了一个进行肾结石目标检测的模型,可以对CT扫描图像中的肾结石进行实时检测。并基于此模型开发了一款带UI界面的肾结石智能检测系统,更便于进行功能的展示。该系统是基于pythonPyQT5开发的,支持图片视频以及摄像头进行目标检测,并保存检测结果。本文提供了完整的Python代码和使用教程,给感兴趣的小伙伴参考学习,完整的代码资源文件获取方式见文末

点击跳转至文末《完整相关文件及源码》获取


前言

CT扫描图像的肾结石智能检测系统在医疗诊断方面提供了一种快速、准确的辅助工具,显著提高了医生识别和评估肾结石的效率。这项技术利用深度学习算法分析CT图像,可以在短时间内自动识别出肾结石,减少依赖医生主观判断的需求。这对于忙碌的医疗环境中,加快诊断过程、提供实时反馈,并辅助在肾结石治疗决策中起到至关重要的作用。

其主要应用场景包括:
临床诊断:在日常临床检查中应用,辅助医生快速确定肾结石的存在与位置。
紧急医疗:在急诊情况下快速筛查,协助判定是否为肾结石引起的腹痛。
远程医疗服务:在资源匮乏的区域,提供远程诊断服务,通过网络将CT图像传送至有系统支持的地方进行分析。
健康体检:在常规体检中作为标准流程之一,自动检测肾结石状况,提早预防和治疗。
医学研究:作为研究工具,分析肾结石发病的模式、频率和分布。
医疗数据分析:收集并分析大量医疗图像数据,用于改进肾结石的治疗方案和预防措施。

总结来说,CT扫描图像的肾结石智能检测系统利用先进的深度学习技术,为医生提供了一个强大的辅助工具,实现了对肾结石高效率和高准确率的检测。这不仅使临床诊断更加迅速和精确,还通过扩展至远程医疗等领域,极大地提高了医疗服务的可及性和质量。随着人工智能技术在医疗领域的持续进步,该系统的应用范围和诊断能力有望进一步扩展,为更多患者提供高质量的医疗服务。

博主通过搜集实际场景中的CT扫描的肾结石相关数据图片,根据YOLOv8的目标检测技术,基于python与Pyqt5开发了一款界面简洁的肾结石智能检测系统,可支持图片、视频以及摄像头检测,同时可以将图片或者视频检测结果进行保存

软件初始界面如下图所示:
在这里插入图片描述

检测结果界面如下:
在这里插入图片描述

一、软件核心功能介绍及效果演示

软件主要功能

1. 可用于实际场景中的CT扫描图像中的肾结石检测;
2. 支持图片、视频及摄像头进行检测,同时支持图片的批量检测
3. 界面可实时显示目标位置目标总数置信度用时等信息;
4. 支持图片或者视频检测结果保存

界面参数设置说明

在这里插入图片描述

置信度阈值:也就是目标检测时的conf参数,只有检测出的目标置信度大于该值,结果才会显示;
交并比阈值:也就是目标检测时的iou参数,只有目标检测框的交并比大于该值,结果才会显示;

检测结果说明

在这里插入图片描述

显示标签名称与置信度:表示是否在检测图片上标签名称与置信度,显示默认不勾选,如果勾选则会在检测图片上显示标签名称与置信度;
显示标签名称与置信度结果如下:
在这里插入图片描述

不显示标签名称与置信度结果如下:
在这里插入图片描述

总目标数:表示画面中检测出的目标数目;
目标选择:可选择单个目标进行位置信息、置信度查看。
目标位置:表示所选择目标的检测框,左上角与右下角的坐标位置。默认显示的是置信度最大的一个目标信息;

主要功能说明

功能视频演示见文章开头,以下是简要的操作描述。

(1)图片检测说明

点击打开图片按钮,选择需要检测的图片,或者点击打开文件夹按钮,选择需要批量检测图片所在的文件夹,操作演示如下:
点击目标下拉框后,可以选定指定目标的结果信息进行显示。
点击保存按钮,会对检测结果进行保存,存储路径为:save_data目录下。
注:1.右侧目标位置默认显示置信度最大一个目标位置,可用下拉框进行目标切换。所有检测结果均在左下方表格中显示。

(2)视频检测说明

点击视频按钮,打开选择需要检测的视频,就会自动显示检测结果,再次点击可以关闭视频。
点击保存按钮,会对视频检测结果进行保存,存储路径为:save_data目录下。

(3)摄像头检测说明

点击打开摄像头按钮,可以打开摄像头,可以实时进行检测,再次点击,可关闭摄像头。

(4)保存图片与视频检测说明

点击保存按钮后,会将当前选择的图片【含批量图片】或者视频的检测结果进行保存。检测的图片与视频结果会存储在save_data目录下。

保存的检测结果文件如下:
在这里插入图片描述

二、模型的训练、评估与推理

1.YOLOv8的基本原理

YOLOv8是一种前沿的目标检测技术,它基于先前YOLO版本在目标检测任务上的成功,进一步提升了性能和灵活性,在精度和速度方面都具有尖端性能。在之前YOLO 版本的基础上,YOLOv8 引入了新的功能和优化,使其成为广泛应用中各种物体检测任务的理想选择。主要的创新点包括一个新的骨干网络、一个新的 Ancher-Free 检测头和一个新的损失函数,可以在从 CPU 到 GPU 的各种硬件平台上运行
YOLO各版本性能对比:
在这里插入图片描述

YOLOv8网络结构如下:
在这里插入图片描述

2. 数据集准备与训练

通过网络上搜集关于CT扫描图像肾结石相关图片,并使用Labelimg标注工具对每张图片进行标注。数据集一共包含1300张图片,其中训练集包含1054张图片验证集包含123张图片测试集包含123张图片
部分图像及标注如下图所示:
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

模型训练

图片数据的存放格式如下,在项目目录中新建datasets目录,同时将检测的图片分为训练集与验证集放入Data目录下。
在这里插入图片描述
同时我们需要新建一个data.yaml文件,用于存储训练数据的路径及模型需要进行检测的类别。YOLOv8在进行模型训练时,会读取该文件的信息,用于进行模型的训练与验证。data.yaml的具体内容如下:

train: D:\2MyCVProgram\5.YOLOv10Program\KidneyStoneDetection_v8\datasets\Data\train
val: D:\2MyCVProgram\5.YOLOv10Program\KidneyStoneDetection_v8\datasets\Data\valid
test: D:\2MyCVProgram\5.YOLOv10Program\KidneyStoneDetection_v8\datasets\Data\test

nc: 1
names: ['KidneyStone']

注:train与val后面表示需要训练图片的路径,建议直接写自己文件的绝对路径。
数据准备完成后,通过调用train.py文件进行模型训练,epochs参数用于调整训练的轮数,batch参数用于调整训练的批次大小【根据内存大小调整,最小为1】,代码如下:

#coding:utf-8
from ultralytics import YOLO
import matplotlib
matplotlib.use('TkAgg')

#模型配置文件
model_yaml_path = "ultralytics/cfg/models/v8/yolov8n.yaml"
#数据集配置文件
data_yaml_path = 'datasets/Data/data.yaml'
#预训练模型
pre_model_name = 'yolov8n.pt'
if __name__ == '__main__':
    #加载预训练模型
    model = YOLOv10(model_yaml_path).load(pre_model_name)
    #训练模型
    results = model.train(data=data_yaml_path,
                          epochs=150,
                          batch=8,
                          name='train_v8')

3. 训练结果评估

在深度学习中,我们通常用损失函数下降的曲线来观察模型训练的情况。YOLOv8在训练时主要包含三个方面的损失:定位损失(box_loss)、分类损失(cls_loss)和动态特征损失(dfl_loss),在训练结束后,可以在runs/目录下找到训练过程及结果文件,如下所示:
在这里插入图片描述

各损失函数作用说明:
定位损失box_loss:预测框与标定框之间的误差(GIoU),越小定位得越准;
分类损失cls_loss:计算锚框与对应的标定分类是否正确,越小分类得越准;
动态特征损失(dfl_loss):DFLLoss是一种用于回归预测框与目标框之间距离的损失函数。在计算损失时,目标框需要缩放到特征图尺度,即除以相应的stride,并与预测的边界框计算Ciou Loss,同时与预测的anchors中心点到各边的距离计算回归DFLLoss。
本文训练结果如下:
在这里插入图片描述

我们通常用PR曲线来体现精确率和召回率的关系,本文训练结果的PR曲线如下。mAP表示Precision和Recall作为两轴作图后围成的面积,m表示平均,@后面的数表示判定iou为正负样本的阈值。mAP@.5:表示阈值大于0.5的平均mAP,可以看到本文模型目标检测的mAP@0.5值为0.75,结果还是不错的。
在这里插入图片描述

4. 检测结果识别

模型训练完成后,我们可以得到一个最佳的训练结果模型best.pt文件,在runs/train/weights目录下。我们可以使用该文件进行后续的推理检测。
图片检测代码如下:

#coding:utf-8
from ultralytics import YOLO
import cv2

# 所需加载的模型目录
path = 'models/best.pt'
# 需要检测的图片地址
img_path = "TestFiles/1-3-46-670589-33-1-63705540012391921600001-4673924283181105107_png_jpg.rf.feb0267fe02c47cc492e2d8366c61616.jpg"

# 加载预训练模型
model = YOLO(path, task='detect')

# 检测图片
results = model(img_path)
print(results)
res = results[0].plot(labels=False,conf=False)
# res = cv2.resize(res,dsize=None,fx=0.5,fy=0.5,interpolation=cv2.INTER_LINEAR)
cv2.imshow("YOLOv8 Detection", res)
cv2.waitKey(0)

执行上述代码后,会将执行的结果直接标注在图片上,结果如下:
在这里插入图片描述

以上便是关于此款CT扫描图像肾结石智能检测系统的原理与代码介绍。基于此模型,博主用pythonPyqt5开发了一个带界面的软件系统,即文中第二部分的演示内容,能够很好的支持图片、视频及摄像头进行检测,同时支持检测结果的保存

关于该系统涉及到的完整源码、UI界面代码、数据集、训练代码、测试图片视频等相关文件,均已打包上传,感兴趣的小伙伴可以通过下载链接自行获取。


【获取方式】

关注下方名片G-Z-H:【阿旭算法与机器学习】,并发送【源码】即可获取下载方式

本文涉及到的完整全部程序文件:包括python源码、数据集、训练好的结果文件、训练代码、UI源码、测试图片视频等(见下图),获取方式见文末:
在这里插入图片描述

注意:该代码基于Python3.9开发,运行界面的主程序为MainProgram.py,其他测试脚本说明见上图。为确保程序顺利运行,请按照程序运行说明文档txt配置软件运行所需环境。

关注下方名片GZH:【阿旭算法与机器学习】,并发送【源码】即可获取下载方式


结束语

以上便是博主开发的基于YOLOv8深度学习的CT扫描图像肾结石智能检测系统的全部内容,由于博主能力有限,难免有疏漏之处,希望小伙伴能批评指正。
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