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《------正文------》

基本功能演示

摘要：乳腺癌是女性中最常见的癌症之一，其诊断与治疗成效在很大程度上依赖于肿瘤的早期发现和准确分类。乳腺癌智能检测分割与诊断系统的引入，通过精确的图像分析技术，可以大大提高肿瘤检测的速度和准确性，这对于提升乳腺癌患者的治疗效果和生存率具有至关重要的意义。本文基于YOLOv8深度学习框架，通过780张乳腺超声图片，训练了一个进行乳腺癌肿瘤的目标分割模型，可以检测分割出乳腺癌肿瘤的具体位置，并判断肿瘤是良性还是恶性。最终基于此模型开发了一款带UI界面的乳腺癌智能检测分割与诊断系统，可用于实时检测场景中的乳腺癌智能检测与诊断，也更加方便的进行功能展示。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目标检测分割，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。

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界面参数设置说明（1）图片检测演示（2）视频检测演示（3）摄像头检测演示（4）检测结果保存

二、目标分割模型的训练、评估与推理1.YOLOv8的基本原理2. 数据集准备与训练3. 训练结果评估4. 模型推理

【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

乳腺癌是女性中最常见的癌症之一，其诊断与治疗成效在很大程度上依赖于肿瘤的早期发现和准确分类。然而，传统的诊断方法需要高度依赖医生的经验和专业知识，这一过程可能存在耗时久、误诊率高等问题。乳腺癌智能检测分割与诊断系统的引入，通过精确的图像分析技术，可以大大提高肿瘤检测的速度和准确性，这对于提升乳腺癌患者的治疗效果和生存率具有至关重要的意义。

乳腺癌智能检测分割与诊断系统的应用场景包括：

医院日常诊断：辅助放射科医生快速检测和诊断乳腺病变，提升日常诊疗效率。

远程医疗服务：对于偏远地区的患者，可通过远程传输超声图像，让专家在异地进行分析和诊断。

乳腺癌筛查项目：在大规模的乳腺癌筛查计划中，自动识别和分割肿瘤，提高筛查的覆盖率和精确度。

医学研究：为研究人员提供精确的乳腺肿瘤图像资料，推动乳腺癌机理和治疗方法的研究。

医生培训与教育：作为医学生和专业医生的教育工具，帮助他们更好地理解肿瘤的形态特征。

总结来说，乳腺癌智能检测分割与诊断系统对于医疗辅助具有重要作用。它不仅能提高乳腺癌的早期发现率和诊断准确性，还能帮助医疗机构优化资源配置，降低运营成本，最终提升整个医疗行业的服务水平。随着医疗技术的不断发展，这类系统未来将在乳腺癌治疗领域扮演更加重要的角色，大幅提高患者的生存率和生活质量。

博主通过搜集乳腺癌肿瘤的相关超声图片，根据YOLOv8的目标分割技术，基于python与Pyqt5开发了一款界面简洁的乳腺癌智能检测分割与诊断系统，可支持图片、视频以及摄像头检测，同时可以将图片、视频以及摄像头的检测结果进行保存。本文详细的介绍了此系统的核心功能以及所使用到的技术原理与制作流程。

软件初始界面如下图所示：

检测结果界面如下：

检测结果说明：

诊断结果区域：分别用'绿色'、‘黄色’、‘红色’背景代表‘正常’、‘良性’、‘恶性’这3种类别的检测结果。

显示效果如下：

一、软件核心功能介绍及效果演示

软件主要功能

1. 可进行乳腺癌肿瘤的检测与分割，并判断肿瘤类型：['良性', '恶性']，在诊断结果区域显示['正常'、'良性', '恶性']这3种诊断结果；

2. 支持图片、图片批量、视频及摄像头进行检测分割；

3. 可显示总分割面积占比以及单个目标的分割面积占比；

4. 界面可实时显示目标位置、分割结果、分割面积占比、置信度、用时等信息;

5. 结果保存：支持图片、视频及摄像头的分割结果保存；

界面参数设置说明

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；窗口1:显示分割结果：表示是否在检测图片中显示分割结果，默认勾选；窗口1:显示检测框与标签：表示是否在检测图片中显示检测框与标签，默认勾选；窗口2:显示Mask或者显示原始分割图片：表示在窗口2中显示分割的Mask或者原始图片分割内容；

IoU：全称为Intersection over

Union，表示交并比。在目标检测中，它用于衡量模型生成的候选框与原标记框之间的重叠程度。IoU值越大，表示两个框之间的相似性越高。通常，当IoU值大于0.5时，认为可以检测到目标物体。这个指标常用于评估模型在特定数据集上的检测准确度。

显示Mask或者显示原始分割图片选项的功能效果如下：

（1）图片检测演示

1.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：

2.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。

3. 点击保存按钮，会对图片检测结果进行保存，存储路径为：save_data目录下。

4.点击表格中的指定行，界面会显示该行表格所写的信息内容。

注：右侧目标位置默认显示置信度最大一个目标位置,可用下拉框进行信息切换。所有检测结果均在表格中显示。

单个图片检测操作如下：

批量图片检测操作如下：

点击保存按钮，会对图片的检测结果进行保存，共会保存3种类型结果，分别是：检测分割结果标识图片、分割的Mask图片以及原图分割后的图片。存储在save_data目录下，保存结果如下：

（2）视频检测演示

1.点击打开视频图标，打开选择需要检测的视频，就会自动显示检测结果。再次点击该按钮，会关闭视频。

2.点击保存按钮，会对视频检测结果进行保存，同样会保存3种类型结果，分别是：检测分割结果标识视频、分割Mask视频以及原视频分割后的视频，存储路径为：save_data目录下。

视频检测演示：

视频保存演示：

视频检测保存结果如下：

（3）摄像头检测演示

1.点击打开摄像头按钮，可以打开摄像头，可以实时进行检测，再次点击该按钮，可关闭摄像头；

2.点击保存按钮，可以进行摄像头实时图像的检测结果保存。

摄像头检测演示：

摄像头保存演示：

摄像头检测保存结果如下：

（4）检测结果保存

点击保存按钮后，会将当前选择的图片【含批量图片】、视频或者摄像头的分割结果进行保存。结果会存储在save_data目录下，保存内容如下：

二、目标分割模型的训练、评估与推理

1.YOLOv8的基本原理

YOLOv8是一种前沿的深度学习技术，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：

其主要网络结构如下：

2. 数据集准备与训练

通过网络上搜集关于乳腺癌肿瘤相关超声图片，并使用Labelme标注工具对每张图片中的分割结果及类别进行标注。一共包含780张图片，其中训练集包含624张图片，验证集包含156张图片，部分图像及标注如下图所示。

数据集的各类别具体分布如下所示：

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、验证集放入Data目录下。

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\3.SegmentProgram\BreastCancerSeg\datasets\Data\train

val: D:\2MyCVProgram\3.SegmentProgram\BreastCancerSeg\datasets\Data\val

nc: 2

names: ['benign', 'malignant']

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')

if __name__ == '__main__':

# 训练模型配置文件路径

yolo_yaml_path = 'ultralytics/cfg/models/v8/yolov8-seg.yaml'

# 数据集配置文件路径

data_yaml_path = 'datasets/Data/data.yaml'

# 官方预训练模型路径

pre_model_path = "yolov8n-seg.pt"

# 加载预训练模型

model = YOLO(yolo_yaml_path).load(pre_model_path)

# 模型训练

model.train(data=data_yaml_path, epochs=150, batch=4)

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)、动态特征损失（dfl_loss）以及分割损失（seg_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：

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。这个过程是YOLOv8训练流程中的一部分，通过计算DFLLoss可以更准确地调整预测框的位置，提高目标检测的准确性。

分割损失（seg_loss）：预测的分割结果与标定分割之前的误差，越小分割的越准确；

本文训练结果如下：

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。

定位结果的PR曲线如下：

分割结果的PR曲线如下：

从上面图片曲线结果可以看到：定位的平均精度为0.739，分割的平均精度为0.737，结果还是不错的。

4. 模型推理

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。

图片检测代码如下：

# 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/benign (9).png"

# 加载预训练模型

# conf0.25object confidence threshold for detection

# iou0.7intersection over union (IoU) threshold for NMS

model = YOLO(path, task='segment')

# 检测图片

results = model(img_path)

print(results)

res = results[0].plot()

# 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：

以上便是关于此款乳腺癌智能检测分割与诊断系统的原理与代码介绍。基于此模型，博主用python与Pyqt5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】，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：包括环境配置文档说明、python源码、数据集、训练代码、UI文件、测试图片视频等（见下图），获取方式见文末：

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】，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深度学习的乳腺癌智能检测分割与诊断系统的全部内容，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。

关于本篇文章大家有任何建议或意见，欢迎在评论区留言交流！

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