【算法介绍】

基于YOLOv8的医学X光骨折检测系统是一种创新的医学影像分析技术，旨在为医生提供高效、准确的骨折检测工具。该系统利用YOLOv8深度学习模型，这是一种强大的卷积神经网络（CNN），在目标检测任务中表现出色，特别适用于需要实时反馈的医学影像分析。

该系统能够从X光片中自动提取骨折特征，并对图像中的骨折进行精确定位，这有助于医生判断患者的病情并决定下一步治疗方案。为了提高系统的检测精度，在YOLOv8模型的训练过程中使用了大规模的医学影像数据集，并进行了详细的图像标注和数据预处理。

此外，该系统结合了用户友好的界面设计，使得医生可以方便地导入X光片数据，并实时查看检测结果。检测结果以图形化的方式展示，便于医生快速做出诊断决策。

总的来说，基于YOLOv8的医学X光骨折检测系统为医生提供了一种高效、准确的骨折检测工具，有助于减轻医生的工作负担，提高诊断效率和准确性，为骨折患者的诊疗过程提供了有效支持。

【效果展示】

【测试环境】

windows10

anaconda3+python3.8

torch==2.3.0

ultralytics==8.3.79

【模型可以检测出类别】

bone fracture

not fracture

【使用步骤】

使用步骤：

（1）首先根据官方框架安装好yolov8环境，并安装好pyqt5

（2）切换到自己安装的yolov8环境后，并切换到源码目录，执行python main.py即可运行启动界面，进行相应的操作即可

【提供文件】

python源码

yolov8n.onnx模型(不提供pytorch模型)

训练的map,P,R曲线图(在weights\results.png)

测试图片（在test_img文件夹下面）

注意不提供数据集