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项目背景
在医学实验室中#xff0c;血细胞的检测和分类是诊断和研究的重要环节。传统方法依赖于人工显微镜检查#xff0c;费时且容易出现误差。通过深度学习技术#xff0c;特别是目标检测模型YOLO#xff0c;可以实现自动化、快速且准确的血细胞检测和分…一、项目概述
项目背景
在医学实验室中血细胞的检测和分类是诊断和研究的重要环节。传统方法依赖于人工显微镜检查费时且容易出现误差。通过深度学习技术特别是目标检测模型YOLO可以实现自动化、快速且准确的血细胞检测和分类。
项目目标
构建一个能够准确检测和分类血细胞的深度学习模型开发一个用户友好的UI界面方便医务人员使用部署系统实现实时检测
二、环境配置与工具准备
开发环境
操作系统Windows/Linux/MacOSPython3.8及以上版本IDEPyCharm/VSCode/Jupyter Notebook
必备工具
Anaconda用于管理Python环境和依赖包YOLOv8/v7/v6/v5目标检测模型OpenCV计算机视觉库Flask/DjangoWeb框架用于开发UI界面
安装步骤 安装Anaconda并创建虚拟环境 conda create -n cell_detection python3.8
conda activate cell_detection安装必要的Python库 pip install torch torchvision torchaudio
pip install opencv-python
pip install flask
pip install pandas安装YOLO pip install -U githttps://github.com/ultralytics/yolov5三、数据准备
数据集获取
使用公开的血细胞数据集例如Kaggle上的Blood Cell Detection数据集。
数据集下载链接https://www.kaggle.com/datasets/paultimothymooney/blood-cells
数据标注
使用LabelImg工具进行数据标注生成YOLO格式的标注文件。
安装LabelImg
pip install labelImg运行LabelImg进行标注
labelImg数据集划分
将数据集划分为训练集、验证集和测试集
import os
import shutil
import randomdef split_dataset(source_dir, train_dir, val_dir, test_dir, train_ratio0.7, val_ratio0.2):all_files os.listdir(source_dir)random.shuffle(all_files)train_count int(len(all_files) * train_ratio)val_count int(len(all_files) * val_ratio)for i, file in enumerate(all_files):if i train_count:shutil.move(os.path.join(source_dir, file), train_dir)elif i train_count val_count:shutil.move(os.path.join(source_dir, file), val_dir)else:shutil.move(os.path.join(source_dir, file), test_dir)split_dataset(data/source, data/train, data/val, data/test)四、模型训练
配置YOLO模型
下载YOLOv5预训练权重并修改配置文件
# example.yaml
train: data/train
val: data/val
nc: 3 # number of classes (RBC, WBC, Platelets)
names: [RBC, WBC, Platelets]模型训练
运行以下命令开始训练
python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 50 --data example.yaml --cfg yolov5s.yaml --weights yolov5s.pt模型评估
使用验证集评估模型性能并进行必要的超参数调优
from sklearn.metrics import accuracy_score, recall_score, f1_scorey_true [...] # true labels
y_pred [...] # predicted labelsaccuracy accuracy_score(y_true, y_pred)
recall recall_score(y_true, y_pred, averagemacro)
f1 f1_score(y_true, y_pred, averagemacro)print(fAccuracy: {accuracy}, Recall: {recall}, F1 Score: {f1})五、UI界面开发
Flask搭建Web应用 创建项目目录结构 blood_cell_detection/
├── app.py
├── templates/
│ ├── index.html
│ └── result.html
├── static/
│ └── styles.css
└── models/└── yolov5s.pt编写网页模板 index.html !DOCTYPE html
html langen
headmeta charsetUTF-8meta nameviewport contentwidthdevice-width, initial-scale1.0titleBlood Cell Detection/titlelink relstylesheet href{{ url_for(static, filenamestyles.css) }}
/head
bodyh1Blood Cell Detection/h1form action/predict methodpost enctypemultipart/form-datainput typefile namefilebutton typesubmitUpload/button/form
/body
/htmlresult.html !DOCTYPE html
html langen
headmeta charsetUTF-8meta nameviewport contentwidthdevice-width, initial-scale1.0titleResult/titlelink relstylesheet href{{ url_for(static, filenamestyles.css) }}
/head
bodyh1Detection Result/h1img src{{ url_for(static, filenameuploads/ filename) }} altUploaded Imagep{{ result }}/p
/body
/html实现后端逻辑
app.pyfrom flask import Flask, request, render_template, url_for
import os
from werkzeug.utils import secure_filename
import torch
from PIL import Imageapp Flask(__name__)
app.config[UPLOAD_FOLDER] static/uploads/model torch.hub.load(ultralytics/yolov5, custom, pathmodels/yolov5s.pt)app.route(/)
def index():return render_template(index.html)app.route(/predict, methods[POST])
def predict():if file not in request.files:return No file partfile request.files[file]if file.filename :return No selected fileif file:filename secure_filename(file.filename)filepath os.path.join(app.config[UPLOAD_FOLDER], filename)file.save(filepath)img Image.open(filepath)results model(img)results.save(save_dirapp.config[UPLOAD_FOLDER])return render_template(result.html, filenamefilename, resultresults.pandas().xyxy[0].to_json(orientrecords))if __name__ __main__:app.run(debugTrue)六、模型部署
部署到云服务器 使用Gunicorn部署 pip install gunicorn
gunicorn -w 4 app:app部署到AWS EC2实例 创建EC2实例并配置安全组上传项目文件运行Gunicorn应用
七、系统测试与优化
系统测试 本地测试 使用多个血细胞图像进行测试记录检测结果和性能指标。 在线测试 部署到云服务器后提供在线测试链接供用户体验。
优化策略 模型优化 使用更多的数据增强技术调整超参数使用迁移学习进行微调 系统优化 优化UI界面提高用户体验增加更多功能如结果导出、历史记录等
八、总结与展望
项目总结
本项目通过构建基于YOLO的血细胞检测系统展示了深度学习在医学影像分析中的应用。系统从数据准备、模型训练到UI界面开发和部署提供了完整的解决方案。
未来展望 系统扩展 进一步优化模型提高检测准确性扩展到其他医学图像分析任务。 更多应用场景 将该技术应用于更多的医学检测场景如癌细胞检测、细菌分类等。
声明
声明本文只是简单的项目思路如有部署的想法想要UI界面YOLOv8/v7/v6/v5代码训练数据集视频教学的可以联系作者.
