【算法介绍】
基于YOLOv8的肝病检测系统是一种创新的医学影像分析工具,旨在通过深度学习技术提高肝病检测的效率与准确性。该系统采用YOLOv8作为核心算法模型,该模型具备快速高效的物体检测能力,能够精确定位肝脏区域,并对可能存在的肝病病灶进行标记和分类。
该系统能够识别的肝病类别包括细胞膨胀(ballooning)、纤维化(fibrosis)、炎症(inflammation)以及脂肪肝(steatosis)。通过对医学图像数据集的预处理,如灰度化、噪声去除和对比度增强等步骤,确保了模型训练过程中的数据质量,从而优化了图像特征的提取效果。
用户友好的界面是该系统的另一大亮点。系统采用了PyQt5框架设计了一个直观且简洁的用户界面,方便用户进行图像的加载、处理和结果展示。该界面提供了图像的实时检测、结果的可视化,极大地方便了医生和用户快速获取检测结果。
实验结果表明,与传统的检测方法相比,YOLOv8不仅在检测速度上具有显著优势,同时在复杂背景下对病灶的定位和识别也更加精确。该系统能够在短时间内完成大量医学影像的自动分析和诊断,为医生提供有价值的参考信息,减少了人工分析的工作量,提升了临床诊断的效率。
【效果展示】
【测试环境】
windows10
anaconda3+python3.8
torch==2.3.0
ultralytics==8.3.81
【模型可以检测出4类别】
细胞膨胀(ballooning)、纤维化(fibrosis)、炎症(inflammation)以及脂肪肝(steatosis)

【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