本研究提出了一种基于深度学习的卷积神经网络（CNN）肺癌检测系统，旨在通过自动化手段提高肺癌早期诊断的准确性。系统采用PyQt5框架实现用户界面，结合肺部影像数据集，通过卷积神经网络进行训练与分类。系统能够自动识别并分类三种主要类别：肺部非癌性肿块、肺癌和肺部正常。其中，肺部非癌性肿块指的是不具恶性特征的肺部肿块，肺癌为恶性肿瘤，肺部正常则表示未发现异常病变。
项目信息
编号：PDV-150
大小：1.84G
运行条件
Python开发环境：
– PyCharm的安装包：PyCharm: Python IDE for Professional Developers
– PyCharm的历史安装包：PyCharm: Python IDE for Professional Developers
– Anaconda的安装包：Anaconda | Start Coding Immediately
– Python开发版本：Python==3.9
需要安装依赖包：
– pip install PyQt5== 5.15.11
– pip install Pillow==9.5.0
– pip install opencv-python==4.10.0.84
– pip install torch==2.4.0
– pip install torchvision==0.19.0
– pip install numpy== 1.26.4
– pip install matplotlib==3.9.2
项目介绍
本研究提出了一种基于深度学习的卷积神经网络（CNN）肺癌检测系统，旨在通过自动化手段提高肺癌早期诊断的准确性。系统采用PyQt5框架实现用户界面，结合肺部影像数据集，通过卷积神经网络进行训练与分类。系统能够自动识别并分类三种主要类别：肺部非癌性肿块、肺癌和肺部正常。其中，肺部非癌性肿块指的是不具恶性特征的肺部肿块，肺癌为恶性肿瘤，肺部正常则表示未发现异常病变。
系统通过对大量标注图像数据的训练，能够高效区分不同类别的肺部病变，并生成准确的诊断结果。通过使用卷积神经网络进行特征提取和分类，系统展现出了较高的诊断精度，尤其在早期肺癌的检测中表现出较强的优势。PyQt5界面提供了直观的操作体验，用户可以轻松上传和查看肺部影像，实时获得检测结果。
本研究的成果为肺癌的早期诊断提供了一种高效、便捷的技术方案，具有较强的实际应用价值，有望在医学影像学和智能医疗领域发挥重要作用。
项目文档
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算法流程
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代码讲解
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项目数据
Tipps：传统的机器学习算法对图像进行识别等研究工作时，只需要很少的图像数据就可以开展工作。而在使用卷积神经网络解决研究的肺癌检测问题的关键其一在于搭建合适的神经网络，其二更需要具备大量优质的训练数据集，在大量的有标签数据不断反复对模型进行训练下，神经网络才具备我们所需要的分类能力，达到理想的分类效果。因此有一个质量较好的图像数据集至关重要。
数据集介绍：
卷积神经网络的深度学习模型。数据集包含3543张图像，分布在3个类别中：”肺部非癌性肿块”,”肺癌”,”肺部正常”。数据集可用于训练和验证深度学习模型，以实现交警手势的自动化分类识别，同时可以结合数据增强技术（如翻转、裁剪、噪声添加等）优化模型性能，为交警手势的研究和临床诊断提供重要支持。
数据集已被预先标注，每个类别的图像数量基本均衡，为训练和验证提供了稳定的基准。数据集被划分为训练集和测试集。
数据集划分
数据集已预先划分为两个部分：训练集和测试集，具体如下：
（1）训练集：”肺部非癌性肿块” 192张图像,”肺癌” 2316张图像,”肺部正常” 1035张图像，共3543张图像。用于模型训练，通过最小化损失函数优化参数。
（2）测试集：”肺部非癌性肿块” 27张图像,”肺癌” 230张图像,”肺部正常” 75张图像，共332张图像。用于评估模型在未见数据上的表现
这种数据集划分方式有助于保证模型训练和评估的可靠性，确保各数据集独立，避免数据泄露和过拟合。
实验超参数设置
本实验中的主要超参数设置如下：
（1）学习率：0.0001，使用Adam优化器，能够自适应调整学习率，表现较好。
（2）批次大小：训练时为32，验证时为64，较小的批次大小有助于稳定训练并提高计算效率。
（3）优化器：使用Adam优化器，适用于稀疏数据和非凸问题。
（4）损失函数：采用交叉熵损失函数（CrossEntropyLoss），适用于多分类任务。
（5）训练轮数：设定为15轮，帮助模型逐渐收敛。
（6）权重初始化：使用预训练的VGG16和ResNet50权重进行迁移学习，加速收敛并提高分类性能。
这些超参数设置经过反复调试，以确保模型在验证集上表现良好。
硬件环境
我们使用的是两种硬件平台配置进行系统调试和训练：
（1）外星人 Alienware M16笔记本电脑：
（2）惠普 HP暗影精灵10 台式机：
上面的硬件环境提供了足够的计算资源，能够支持大规模图像数据的训练和高效计算。GPU 的引入显著缩短了模型训练时间。
使用两种硬件平台进行调试和训练，能够更全面地验证系统的性能、适应性和稳定性。这种方法不仅提升了系统的鲁棒性和泛化能力，还能优化开发成本和效率，为实际应用场景的部署打下良好基础。
实验过程与结果分析
Tipps：分析VGG16和ResNet50两种模型在肺癌检测分类任务中的实验结果。包括训练过程中的损失与准确率变化、模型性能对比、混淆矩阵（热力图）分析、过拟合与欠拟合的讨论，以及计算效率的分析。
训练过程中的损失与准确率变化
为了评估模型在训练过程中的表现，我们记录了每个epoch的训练损失、训练准确率以及验证损失、验证准确率。通过这些指标，我们可以观察到模型是否能够有效收敛，以及是否存在过拟合或欠拟合的情况。
1.1 VGG16模型训练过程
VGG16模型在训练过程中的损失和准确率曲线如下所示：
训练精度与验证精度：
（1）训练精度（蓝色线条）随着训练周期的增加稳定提高，接近1.0，显示出模型在训练集上的学习效果良好。
（2）验证精度（橙色线条）在前几轮出现波动，但最终也稳步上升，趋向较高的准确率。
（3）整体趋势表明，尽管验证精度在初期有波动，模型最终能够在验证集上达到约 92.2% 的高准确率，这表明模型具备良好的泛化能力。
训练损失与验证损失：
（1）训练损失（蓝色线条）在训练过程中持续下降，表明模型在训练集上的优化效果越来越好。
（2）验证损失（橙色线条）在前几个周期出现较大的波动，尤其是在第2和第4周期时，验证损失有所上升。但随着训练的进行，验证损失逐渐减少，表明模型对验证数据的表现逐步优化。
（3）最终，训练损失趋向 0.004，验证损失趋向 0.022，这表明模型在训练和验证集上的表现非常接近，验证了模型的良好性能。
总体趋势：
（1）训练过程中，尽管有少量波动，但整体上 训练精度 和 验证精度 都在逐步提高，且 训练损失 和 验证损失 都在稳步下降。
（2）验证集的损失和精度波动可能是由于验证集的数据多样性或噪声造成的，但随着训练的深入，波动逐渐减少，模型最终收敛到较好的状态。
总结：
模型最终在验证集上的准确率达到 92.2%，这对于肺癌检测任务来说是一个令人满意的结果。
1.2 ResNet50模型训练过程
ResNet50模型在训练过程中的损失和准确率曲线如下所示：
训练精度与验证精度：
（1）训练精度（蓝色线条）稳步上升，最终接近 0.98，显示出模型在训练集上的表现非常好，学习效果逐渐收敛。
（2）验证精度（橙色线条）在初期较低（大约 0.86），并经历了较大波动，但最终趋于 0.92 左右。
（3）虽然验证精度在中间有波动，但整体上逐渐接近训练精度，显示了良好的泛化能力。
训练损失与验证损失：
（1）训练损失（蓝色线条）随着训练的进行不断降低，最终接近 0.1 左右，显示出模型优化得很好。
（2）验证损失（橙色线条）虽然在前几轮有较大波动，特别是第7、8周期时，但整体呈现逐渐下降的趋势，说明模型对验证集的学习能力逐步增强。
（3）最终验证损失趋向 0.4，与训练损失接近，表明模型的训练和验证集的表现基本一致。
总体趋势：
（1）训练精度和训练损失在整个训练过程中表现出平稳的优化趋势，说明模型在训练集上学习得非常好。
（2）验证精度和验证损失经历了波动，但最终趋于稳定。特别是在第8周期后，验证集的精度开始持续上升，损失持续下降，模型在验证集上的表现逐步提升。
（3）训练精度和验证精度的差距在中后期逐渐缩小，显示出模型的泛化能力在逐步增强。
总结：
ResNet50模型在肺癌分类任务中的表现非常优秀，验证精度达到了 92%，训练和验证过程中的稳定性和准确性为模型的实际应用打下了坚实的基础。
从损失和准确率的曲线来看，ResNet50在训练过程中的收敛速度和稳定性都优于VGG16，表明其更适合处理复杂的分类任务。
模型性能对比
训练精度和验证精度
（1）ResNet50 在训练集上的精度接近 0.98，验证精度为 93.4%，表明其具有较强的泛化能力。
（2）VGG16 在训练集上的精度接近 0.98，验证精度稍低，约 92.2%，说明其对验证数据的适应性稍逊。
训练损失与验证损失
（1）ResNet50 训练损失从 0.196 降至 0.022，验证损失也稳定下降，表明其训练过程平稳。
（2）VGG16 训练损失从 0.166 降至 0.004，但验证损失相对较高，约 0.4，表明模型泛化略差。
模型收敛速度
（1）ResNet50 收敛较快，验证准确率较早达到高水平，表现出色的收敛速度。
（2）VGG16 收敛速度较慢，尤其是在验证集上的波动较大，需要更多的训练周期才能稳定。
计算性能
（1）ResNet50 的计算量较大，但得益于其残差连接和GPU加速，其训练效率较高。
（2）VGG16 虽然结构简单，但计算量较大，训练速度较慢，特别是在较长周期时，计算效率稍逊。
综合评估
（1）ResNet50 在深度网络的优化方面表现优秀，训练速度快且泛化能力强，适合复杂任务。
（2）VGG16 在训练精度上表现良好，适合计算资源较少的环境，但泛化能力相对较弱。
总结：
如果目标是高准确率且拥有足够的计算资源，推荐使用 ResNet50；如果计算资源有限或任务较为简单，可以选择 VGG16。
混淆矩阵分析(热力图)
为了更全面地分析模型的分类性能，我们生成了混淆矩阵并将其可视化为热力图，帮助我们直观地了解模型在哪些类别上表现较好，在哪些类别上存在误分类。
1.VGG16的热力图：
（1）优点：模型在肺癌病例和正常病例上的分类准确率高，表现出较强的泛化能力。
（2）改进方向：需要通过增加非癌性病例样本或改进特征学习来减少良性病例的误分类。
2.ResNet50的热力图：
（1）优点：模型对 肺癌病例 的预测准确率很高，达到 97%，且 正常病例 也有较高的分类精度（95%），显示了较好的分类性能。
（2）改进方向：非癌性病例 的分类精度较低（63%），需要进一步增强模型对 非癌性病例 特征的学习，减少误分类。
计算效率分析
（1）ResNet50通常在计算效率、训练时间、推理速度和内存使用方面优于VGG16。尽管其网络较深，但由于残差连接的存在，训练时的梯度消失问题得到缓解，使得ResNet50能更快地收敛并达到较好的性能。
（2）VGG16由于其庞大的参数量和较浅的结构，在训练时需要更多的计算资源和内存，同时推理速度也较慢。对于一些硬件受限的环境，VGG16可能不如ResNet50高效。
如果计算效率是项目的关键考虑因素，ResNet50 更适合用于大规模训练任务，尤其是在时间有限的情况下。
运行效果
– 运行 MainProgram.py
1.ResNet50模型运行：
（1）主界面
（2）肺部非癌性肿块
（3）肺癌
（4）肺部正常
2.VGG16模型运行：
（1）主界面
（2）肺部非癌性肿块
（3）肺癌
（4）肺部正常
3.检测结果保存
点击保存按钮后，会将当前选择的图检测结果进行保存。
检测的结果会存储在save_data目录下。
图片文件保存的csv文件内容如下：
– 运行 train_resnet50.py
这段代码的主要目的是在直接运行该脚本时，加载指定路径下的训练集和测试集，初始化一个 MainProcess 实例并训练模型（ResNet50），设置训练的轮数为 15 轮。
数据集路径设置：
（1）train_dir = r”D:\Dataset\train”：设置训练集数据的路径。
（2）test_dir = r”D:\Dataset\test”：设置测试集数据的路径。
模型路径设置：
（1）model_name0 = r”models/resnet50.pth”：指定训练模型的文件路径，这里是 resnet50.pth 模型的路径，用于加载预训练的 ResNet50 权重或保存训练后的模型。
实例化MainProcess类：
（1）cnn = MainProcess(train_dir, test_dir, model_name0)：通过传入训练集路径、测试集路径和模型路径，创建 MainProcess 类的实例 cnn，这个类负责数据加载、模型训练、验证等操作。
调用主函数main进行训练：
（1）cnn.main(epochs=15)：调用 cnn 对象的 main 方法，开始训练模型。epochs=15 表示模型训练将进行50轮（每轮遍历整个训练集一次）。该方法将包括模型的训练过程、损失计算、验证等步骤
训练日志结果
ResNet50日志结果
这张图展示了使用ResNet50进行模型训练的详细过程和结果。
配置信息：
（1）模型在训练了15轮后，总共耗时9.35分钟。
（2）本次训练使用了GPU设备，具体是CUDA设备0。
训练损失：
（1）训练损失在每个周期逐渐减小，表明模型在训练集上学习得越来越好。最初的训练损失为0.196，在最后一个周期下降至0.020，显示出训练过程中模型的优化效果。
（2）损失的下降趋势说明模型正在逐渐减少预测与实际值之间的误差，从而提高了模型的准确性。
验证准确率：
（1）验证准确率在训练过程中也有明显的提升。最初的验证准确率为92.8%，而最终的验证准确率达到了93.4%。
（2）验证准确率的持续上升证明了模型在未见过的数据上也表现良好，能够有效地进行分类。
训练速度：
（1）训练速度在每个周期间变化不大，均在 2.6 – 3.1 it/s 之间。虽然每个周期的时间稍有不同，但整体而言，训练速度是比较快的，这也得益于使用了GPU加速。
（2）每个周期的训练时间在 36-41秒 之间，表现出相对稳定的训练效率。
模型表现：
（1）模型在训练集和验证集上的表现都很好。通过降低训练损失和提高验证准确率，说明模型学到了数据中的有效特征。
（2）训练损失的下降和验证准确率的上升显示出模型的良好泛化能力，能够准确地识别肺部的不同病变（包括良性肿块、恶性肿瘤和正常肺部）。
完成信息：
（1）Process finished with exit code 0：表示整个验证过程顺利完成，没有报错。
总结：
ResNet50模型在肺癌检测任务上表现出了较强的能力，能够在验证集上达到93.4%的准确率，具备较高的实际应用潜力。
– 运行 train_vgg16.py
这段代码的主要目的是在直接运行该脚本时，加载指定路径下的训练集和测试集，初始化一个 MainProcess 实例并训练模型（VGG16），设置训练的轮数为 15 轮。
数据集路径设置：
（1）train_dir = r”D:\Dataset\train”：设置训练集数据的路径。
（2）test_dir = r”D:\Dataset\test”：设置测试集数据的路径。
模型路径设置：
（1）model_name0 = r”models/vgg16.pth”：指定训练模型的文件路径，这里是 vgg16.pth 模型的路径，用于加载预训练的 VGG16 权重或保存训练后的模型。
实例化 MainProcess 类：
（1）cnn = MainProcess(train_dir, test_dir, model_name0)：通过传入训练集路径、测试集路径和模型路径，创建 MainProcess 类的实例 cnn，这个类负责数据加载、模型训练、验证等操作。
调用主函数main进行训练：
（1）cnn.main(epochs=15)：调用 cnn 对象的 main 方法，开始训练模型。epochs=15 表示模型训练将进行50轮（每轮遍历整个训练集一次）。该方法将包括模型的训练过程、损失计算、验证等步骤
训练日志结果
VGG16日志结果
这张图展示了使用VGG16进行模型训练的详细过程和结果。
配置信息：
（1）模型在训练了15轮后，总共耗时 2.45小时。
（2）本次训练使用了GPU设备，具体是CUDA设备0。
训练损失：
（1）训练损失在每个周期都逐渐下降，表明模型在训练集上的表现逐渐改善。
（2）从初期的0.166逐步降低至最后的0.004，显示出模型在优化过程中逐渐减少误差。
验证准确率：
（1）验证准确率在训练过程中呈现出稳步上升的趋势，初期约为85.2%，而最终验证准确率为 92.2%。
（2）模型在验证集上的性能逐步提高，显示出良好的泛化能力。
训练速度：
（1）训练速度在每个周期有所不同，大致在 2.15 – 3.61 it/s 之间。
（2）每个周期的训练时间约为 3-6分钟，训练时间保持稳定。
模型表现：
（1）训练过程中，损失不断降低，验证准确率不断上升，表明模型在训练数据和验证数据上的表现都逐渐提高。
（2）最终的验证准确率（92.2%）表明该模型已经有效地学习到了数据的特征，具有较好的分类能力，能够准确地区分三类（非肺癌肿块、肺癌、正常）。
完成信息：
（1）Process finished with exit code 0：表示整个验证过程顺利完成，没有报错。
总结：
VGG16模型在肺癌分类任务中表现出了较高的准确性，验证准确率达到了92.2%，并且训练过程表现出良好的收敛性。
远程部署
Tipps：购买后可有偿协助安装，确保运行成功。
– 远程工具：Todesk 、向日葵远程控制软件
– 操作系统：Windows OS
– 客服QQ：3666308803
项目文件
文件目录
Tipps：完整项目文件清单如下：
通过这些完整的项目文件，不仅可以直观了解项目的运行效果，还能轻松复现，全面展现项目的专业性与实用价值！
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