基于YOLOv8深度学习的智能肺炎诊断系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】深度学习实战

《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】

《------正文------》

基本功能演示

在这里插入图片描述

摘要：智能肺炎诊断系统可通过自动分析病人X射线肺部图像，快速地识别出肺炎征状。这项技术可以提升诊断的速度和准确率，减轻医疗工作人员的负担，以及改善疾病监测和响应速度。本文基于YOLOv8深度学习框架，通过5856张图片，训练了一个进行智能肺炎诊断的识别模型,可通过病人X射线肺部图像判断病人是否患有肺炎。并基于此模型开发了一款带UI界面的智能肺炎诊断系统，更方便进行功能的展示。该系统是基于python与PyQT5开发的，支持图片、批量图片、视频以及摄像头进行识别检测。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。

文章目录

基本功能演示
前言
一、软件核心功能介绍及效果演示
- 软件主要功能
- （1）图片检测演示
- （2）视频检测演示
- （3）摄像头检测演示
二、模型的训练、评估与推理
- 1.YOLOv8的基本原理
- 2. 数据集准备与训练
- 3.模型训练
- 4. 训练结果评估
- 5. 利用模型进行推理
【获取方式】
结束语

点击跳转至文末《完整相关文件及源码》获取

前言

智能肺炎诊断系统运用了先进的YOLOv8深度学习算法，它可通过自动分析病人X射线肺部图像，快速地识别出肺炎征状。这项技术的重要性体现在提升诊断的速度和准确率，减轻医疗工作人员的负担，以及改善疾病监测和响应速度，特别是在公共卫生事件和疫情大流行期间。

智能肺炎诊断系统的应用场景主要包括以下几个方面：
医院急诊部门：快速筛查病患是否患有肺炎，缩短等待时间，做出迅速精准的治疗决策。
农村和偏远地区医疗中心：在专业医疗资源不足的地区，提供高质量的诊断服务，减少严重病情的漏诊率。
移动医疗设施和野战医院：在流动性场合或临时医疗设置中，提供即时的肺炎检测能力。
公共卫生监测和防控：对于流感季节或肺炎疫情防控，智能诊断系统可以作为一个关键的监测和控制工具。
长期照护设施和养老院：在高风险群体中，定期监控患者的肺部健康状况，及时发现潜在的呼吸系统问题。
总结而言，智能肺炎诊断系统的应用可以极大提高医疗系统响应肺炎以及其他肺部疾病的能力。这不仅对提高个体患者的医疗体验和治疗结果有好处，同时也增强了公共卫生系统面对流行性疾病挑战时的整体应对能力，尤其在资源有限或紧急情况中，它的价值更为凸显。

博主通过搜集病人X射线肺部的相关数据图片，根据YOLOv8的深度学习技术，基于python与Pyqt5开发了一款界面简洁的智能肺炎诊断系统，可支持图片、批量图片、视频以及摄像头检测。

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. 可通过病人X射线肺部图像判断病人是否患有肺炎，分为肺炎与健康两种状态;
2. 支持图片、批量图片、视频以及摄像头检测；
3. 界面可实时显示识别结果、置信度、用时等信息;

（1）图片检测演示

单个图片检测操作如下：
点击打开图片按钮，选择需要检测的图片，就会显示检测结果。操作演示如下：
在这里插入图片描述

批量图片检测操作如下：
点击打开文件夹按钮，选择需要检测的文件夹【注意是选择文件夹】，可进行批量图片检测，表格中会有所有图片的检测结果信息，点击表格中的指定行，会显示指定行图片的检测结果，双击路径单元格，会看到图片的完整路径。操作演示如下：
在这里插入图片描述

（2）视频检测演示

点击打开视频按钮，打开选择需要检测的视频，就会自动显示检测结果。
在这里插入图片描述

（3）摄像头检测演示

点击打开摄像头按钮，可以打开摄像头，可以实时进行检测，再次点击摄像头按钮，可关闭摄像头。
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是一种前沿的检测与识别技术，它基于先前YOLO版本在目标检测与识别任务上的成功，进一步提升了性能和灵活性。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。
其主要网络结构如下：
在这里插入图片描述

2. 数据集准备与训练

本文使用的X射线肺部图像数据集共包含5856张图片，分为2个类别，分别是：['肺炎','健康']。部分数据集及类别信息如下：
在这里插入图片描述

图片数据集的存放格式如下，在项目目录中新建datasets目录，同时将分类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

3.模型训练

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

# 加载预训练模型
model = YOLO("yolov8n-cls.pt")
if __name__ == '__main__':
    model.train(data='datasets/Data', epochs=300, batch=4)
    # results = model.val()

4. 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

本文训练结果如下：
通过图片准确率曲线图我们可以发现，该模型的最高准确率约为0.88，结果还是很不错的。
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

5. 利用模型进行推理

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/trian/weights目录下。我们可以使用该文件进行后续的推理检测。
在这里插入图片描述

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/IM-0003-0001.jpeg"

# 加载模型
model = YOLO(path, task='classify')

# 检测图片
results = model(img_path)
res = results[0].plot()
# res = cv2.resize(res,dsize=None,fx=0.3,fy=0.3,interpolation=cv2.INTER_LINEAR)
cv2.imshow("YOLOv8 Detection", res)
cv2.waitKey(0)