随着医疗科技的进步，心脏疾病的早期诊断变得至关重要，特别是心肌梗死等重大心血管疾病。传统的心电图（ECG）分析依赖于医生的专业判断，但由于医疗资源的限制和医生的工作压力，自动化分析系统成为提升诊断效率和准确性的重要工具。
项目信息
编号：PDV-100
大小：272M
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
随着医疗科技的进步，心脏疾病的早期诊断变得至关重要，特别是心肌梗死等重大心血管疾病。传统的心电图（ECG）分析依赖于医生的专业判断，但由于医疗资源的限制和医生的工作压力，自动化分析系统成为提升诊断效率和准确性的重要工具。本文提出了一种基于YOLOv8深度学习模型的心电图自动检测系统，能够自动识别心脏疾病的不同类型，包括心肌梗死（MI）、心脏异常（Abnormal）、心肌梗死史（History of MI）和心脏正常（Normal）。
该系统采用了YOLOv8模型进行心电图的分类和识别，能够高效处理大规模数据集，并提供实时的检测结果。为了方便医生和患者使用，本系统结合了PyQt5图形用户界面（GUI），实现了直观的交互操作。系统通过对心电图数据集进行训练，能够实现精准的心脏疾病自动识别，并通过界面反馈相关诊断结果。
本研究通过数据集的采集、模型的训练以及界面的设计，展示了基于深度学习的心电图自动检测技术在心脏疾病早期诊断中的应用潜力。实验结果表明，所提出的系统能够准确分类心电图中的心脏异常，并具有较高的诊断准确率，且与传统人工诊断方法相比，具有更快的处理速度和更高的效率。
项目文档
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算法流程
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代码讲解
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1.服务优势
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项目数据
Tipps：通过搜集关于数据集为各种各样的心电图心脏疾病相关图像，并使用Labelimg标注工具对每张图片进行标注，分4检测类别，分别是’心肌梗死’, ‘心脏异常’,’心肌梗死史’,’心脏正常’。
目标检测标注工具
（1）labelimg:开源的图像标注工具，标签可用于分类和目标检测，它是用python写的，并使用Qt作为其图形界面，简单好用（虽然是英文版的）。其注释以 PASCAL VOC格式保存为XML文件，这是ImageNet使用的格式。此外，它还支持 COCO数据集格式。
（2）安装labelimg 在cmd输入以下命令 pip install labelimg -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
结束后，在cmd中输入labelimg
初识labelimg
打开后，我们自己设置一下
在View中勾选Auto Save mode
接下来我们打开需要标注的图片文件夹
并设置标注文件保存的目录（上图中的Change Save Dir）
接下来就开始标注，画框，标记目标的label，然后d切换到下一张继续标注，不断重复重复。
Labelimg的快捷键
（3）数据准备
这里建议新建一个名为data的文件夹（这个是约定俗成，不这么做也行），里面创建一个名为images的文件夹存放我们需要打标签的图片文件；再创建一个名为labels存放标注的标签文件；最后创建一个名为 classes.txt 的txt文件来存放所要标注的类别名称。
data的目录结构如下：
│─img_data
│─images 存放需要打标签的图片文件
│─labels 存放标注的标签文件
└ classes.txt 定义自己要标注的所有类别（这个文件可有可无，但是在我们定义类别比较多的时候，最好有这个创建一个这样的txt文件来存放类别）
首先在images这个文件夹放置待标注的图片。
生成文件如下:
“classes.txt”定义了你的 YOLO 标签所引用的类名列表。
（4）YOLO模式创建标签的样式
存放标签信息的文件的文件名为与图片名相同，内容由N行5列数据组成。
每一行代表标注的一个目标，通常包括五个数据，从左到右依次为：类别id、x_center、y_center、width、height。
其中：
–x类别id代表标注目标的类别；
–x_center和y_center代表标注框的相对中心坐标；
–xwidth和height代表标注框的相对宽和高。
注意：这里的中心点坐标、宽和高都是相对数据！！！
存放标签类别的文件的文件名为classes.txt (固定不变)，用于存放创建的标签类别。
完成后可进行后续的yolo训练方面的操作。
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。
模型训练
Tipps：模型的训练、评估与推理
1.YOLOv8的基本原理
YOLOv8是一个SOTA模型，它建立在Yolo系列历史版本的基础上，并引入了新的功能和改进点，以进一步提升性能和灵活性，使其成为实现目标检测、图像分割、姿态估计等任务的最佳选择。其具体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，可在CPU到GPU的多种硬件平台上运行。
YOLOv8是Yolo系列模型的最新王者，各种指标全面超越现有对象检测与实例分割模型，借鉴了Yolov5、Yolov6、YoloX等模型的设计优点，在全面提升改进Yolov5模型结构的基础上实现，同时保持了Yolov5工程化简洁易用的优势。
Yolov8模型网络结构图如下图所示：
2.数据集准备与训练
本研究使用了包含心电图心脏疾病的数据集，并通过 Labelimg 标注工具对每张图像中的目标边界框（Bounding Box）及其类别进行标注。基于此数据集，采用 YOLOv8n 模型进行训练。训练完成后，对模型在验证集上的表现进行了全面的性能评估与对比分析。整个模型训练与评估流程包括以下步骤：数据集准备、模型训练、模型评估。本次标注的目标类别主要集中于心电图心脏疾病。数据集总计包含 3491 张图像，具体分布如下：
训练集：2444 张图像，用于模型学习和优化。
验证集：699 张图像，用于评估模型在未见过数据上的表现，防止过拟合。
测试集：348 张图像，用于最终评估模型的泛化能力。
数据集分布直方图
以下柱状图展示了训练集、验证集和测试集的图像数量分布：
部分数据集图像如下图所示：
部分标注如下图所示：
这种数据分布方式保证了数据在模型训练、验证和测试阶段的均衡性，为 YOLOv8n 模型的开发与性能评估奠定了坚实基础。
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与验证集放入datasets目录下。
接着需要新建一个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：
这个文件定义了用于模型训练和验证的数据集路径，以及模型将要检测的目标类别。
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)。
CPU/GPU训练代码如下：
加载名为 yolov8n.pt 的预训练YOLOv8模型，yolov8n.pt是预先训练好的模型文件。
使用YOLO模型进行训练，主要参数说明如下：
（1）data=data_yaml_path: 指定了用于训练的数据集配置文件。
（2）epochs=150: 设定训练的轮数为150轮。
（3）batch=4: 指定了每个批次的样本数量为4。
（4）optimizer=’SGD’):SGD 优化器。
（7）name=’train_v8′: 指定了此次训练的命名标签，用于区分不同的训练实验。
3.YOLOv8模型训练结果与性能评估
在深度学习的过程中，我们通常通过观察损失函数下降的曲线来了解模型的训练情况。对于 YOLOv8 模型的训练，主要涉及三类损失：定位损失（box_loss）、分类损失（cls_loss）以及动态特征损失（dfl_loss）。这些损失的优化是提升目标检测性能的关键。
损失函数作用说明：
（1）定位损失 (box_loss)：表示预测框与标定框之间的误差（GIoU），越小表示定位越准确。
（2）分类损失 (cls_loss)：用于衡量锚框与对应的标定分类是否正确，越小表示分类越准确。
（3）动态特征损失 (dfl_loss)：DFLLoss用于回归预测框与目标框之间的距离，并结合特征图尺度进行调整，最终提高目标检测的定位准确性。
训练和验证结果文件存储：
训练完成后，相关的训练过程和结果文件会保存在 runs/ 目录下，包括：
（1）损失曲线图（Loss Curves）
（2）性能指标曲线图（mAP、精确率、召回率）
（3）混淆矩阵（Confusion Matrix）
（4）Precision-Recall (P-R) 曲线
损失曲线(Loss Curve)和性能指标分析：
训练指标：
train/box_loss：
含义：边界框回归的损失函数值，表示预测的目标边界框与真实边界框的差异。
趋势：随着训练轮数增加，损失逐渐下降，说明模型对边界框的预测精度在提高。
train/cls_loss：
含义：分类损失，表示预测类别和真实类别之间的差异。
趋势：损失随训练轮数下降，表明模型的分类性能逐渐提高。
train/dfl_loss：
含义：分布聚合损失（Distribution Focal Loss），用于优化边界框的预测分布。
趋势：损失逐渐降低，说明模型在边界框细化上的能力增强。
验证指标：
val/box_loss：
含义：验证集上的边界框回归损失，与训练集的 box_loss 类似，但用于验证模型的泛化能力。
趋势：逐渐下降，说明模型在未见过的数据上也能较好地拟合边界框。
val/cls_loss：
含义：验证集上的分类损失，与训练集的 cls_loss 类似。
趋势：逐步下降，表明模型在验证集上的分类性能逐渐优化。
val/dfl_loss：
含义：验证集上的分布聚合损失。
趋势：损失下降，说明模型在边界框精度上对验证集表现较好。
性能指标：
metrics/precision(B)：
含义：训练过程中的精确率，表示预测为目标的样本中实际为目标的比例。
趋势：精确率逐渐逼近 1，说明模型对正例的预测非常准确。
metrics/recall(B)：
含义：训练过程中的召回率，表示所有真实目标中被正确检测到的比例。
趋势：召回率接近 1，表明模型在捕获所有目标上表现良好。
metrics/mAP50(B)：
含义：验证集上的 mAP@0.5，表示 IoU 阈值为 0.5 时的平均精度。
趋势：接近 1，表明模型在验证集上的总体检测精度非常高。
metrics/mAP50-95(B)：
含义：验证集上的 mAP@0.5-0.95，表示多个 IoU 阈值下的平均精度。
趋势：逐渐逼近 1，说明模型在不同阈值下的检测性能稳定且出色。
总结：
模型在训练和验证过程中表现出稳定的优化趋势，损失逐步降低，各项性能指标（如精确率、召回率、mAP）接近 1，表明模型具有出色的检测和分类能力且未出现过拟合。
Precision-Recall(P-R)曲线分析：
曲线说明：
蓝色曲线（MI 0.995）
表示模型对 MI（心肌梗死） 类别的精确率和召回率表现。
0.995 表示该类别的 mAP@0.5 达到 99.5%，模型在该类别的分类上表现非常优异。
橙色曲线（abnormal 0.995）
表示模型对 abnormal（心脏异常） 类别的精确率和召回率表现。
0.995 的 mAP@0.5 说明该类别同样具有极高的检测精度和召回率。
绿色曲线（history-of-MI 0.995）
表示模型对 history-of-MI（心肌梗死史） 类别的精确率和召回率表现。
mAP@0.5 同样为 0.995，说明分类性能极佳。
红色曲线（normal 0.995）
表示模型对 normal（心脏正常） 类别的精确率和召回率表现。
mAP@0.5 为 0.995，表明模型在区分正常心电图上的准确性也非常高。
深蓝色曲线（all classes 0.995 mAP@0.5）
表示 所有类别 的总体精确率和召回率表现的平均值。
mAP@0.5 为 99.5%，显示模型对所有类别的总体分类能力非常出色。
总结：
（1）图中的不同颜色对应不同的分类类别，所有类别的 mAP@0.5 都高达 99.5%，表明模型在各类别上的分类性能非常一致且出色。
（2）深蓝色曲线代表整体性能，说明模型对整个数据集的分类任务完成得非常好。
混淆矩阵 (Confusion Matrix) 分析
混淆矩阵是用于评估分类模型性能的重要工具，它显示了模型在每一类别上的预测结果与实际情况的对比。
结论：
该模型在分类任务中表现优秀，尤其在分类样本较多的类别（如 Abnormal 和 Normal）上表现出色，说明模型已经具备较强的分类能力。通过优化数据分布和模型参数，可以进一步提升对样本较少类别（如 MI 和 History of MI）的分类表现，从而提高整体系统的实用性和准确性。
4.检测结果识别
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/train/weights目录下。我们可以使用该文件进行后续的推理检测。
imgTest.py 图片检测代码如下：
加载所需库：
（1）from ultralytics import YOLO：导入YOLO模型类，用于进行目标检测。
（2）import cv2：导入OpenCV库，用于图像处理和显示。
加载模型路径和图片路径：
（1）path = ‘models/best.pt’：指定预训练模型的路径，这个模型将用于目标检测任务。
（2）img_path = “TestFiles/imagetest.jpg”：指定需要进行检测的图片文件的路径。
加载预训练模型：
（1）model = YOLO(path, task=’detect’)：使用指定路径加载YOLO模型，并指定检测任务为目标检测 (detect)。
（2）通过 conf 参数设置目标检测的置信度阈值，通过 iou 参数设置非极大值抑制（NMS）的交并比（IoU）阈值。
检测图片：
（1）results = model(img_path)：对指定的图片执行目标检测，results 包含检测结果。
显示检测结果：
（1）res = results[0].plot()：将检测到的结果绘制在图片上。
（2）cv2.imshow(“YOLOv8 Detection”, res)：使用OpenCV显示检测后的图片，窗口标题为“YOLOv8 Detection”。
（3）cv2.waitKey(0)：等待用户按键关闭显示窗口
执行imgTest.py代码后，会将执行的结果直接标注在图片上，结果如下：
这段输出是基于YOLOv8模型对图片“imagetest.jpg”进行检测的结果，具体内容如下：
图像信息：
（1）处理的图像路径为：TestFiles/imagetest.jpg。
（2）图像尺寸为640×640像素。
检测结果：
（1）1 个心肌梗死（MI）
处理速度：
（1）预处理时间: 3.6 毫秒
（2）推理时间: 4.6 毫秒
（3）后处理时间: 57.1 毫秒
总结：
该模型通过深度学习和 YOLOv8 实现了对心电图异常的高效检测，并成功在测试图像中检测到心肌梗死。这表明模型具有较强的心脏疾病检测能力，可进一步优化后处理效率，提升整体系统的运行性能。
运行效果
– 运行 MainProgram.py
1.主要功能：
（1）可用于实时检测目标图片中的心电图心脏疾病；
（2）支持图片、视频及摄像头进行检测，同时支持图片的批量检测；
（3）界面可实时显示目标位置、目标总数、置信度、用时等信息;
（4）支持图片或者视频的检测结果保存。
2.检测结果说明：
（1）置信度阈值：当前设置为0.25，表示检测系统只会考虑置信度高于25%的目标进行输出，置信度越高表示模型对检测结果的确信度越高。
（2）交并比阈值：当前设置为0.70，表示系统只会认为交并比（IoU）超过70%的检测框为有效结果。交并比是检测框与真实框重叠区域的比值，用于衡量两个框的相似程度，值越高表明重叠程度越高。
这两个参数通常用于目标检测系统中，调整后可以影响模型的检测精度和误检率。
这张图表显示了基于YOLOv8模型的目标检测系统的检测结果界面。以下是各个字段的含义解释：
用时（Time taken）:
（1）这表示模型完成检测所用的时间为0.036秒。
（2）这显示了模型的实时性，检测速度非常快。
目标数目（Number of objects detected）:
（1）检测到的目标数目为1，表示这是当前检测到的第1个目标。
目标选择(下拉菜单)：全部:
（1）这里有一个下拉菜单，用户可以选择要查看的目标类型。
（2）在当前情况下，选择的是“全部”，意味着显示所有检测到的目标信息。
语音提醒（Voice Reminder）:
（1）异常语音提醒：（警告：检测到心脏问题，请尽快就医！）
目标检测类型：
结果（Result）:
（1）当前选中的结果为 “心肌梗死”，表示系统正在高亮显示检测到的“MI”。
置信度（Confidence）:
（1）这表示模型对检测到的目标属于“心肌梗死”类别的置信度为95.68%。
（2）置信度反映了模型的信心，置信度越高，模型对这个检测结果越有信心。
目标位置（Object location）:
（1）xmin: 55, ymin: 486：目标的左上角的坐标(xmin, ymin)，表示目标区域在图像中的位置。
（2）xmax: 602, ymax: 604：目标的右下角的坐标(xmax, ymax)，表示目标区域的边界。
这些坐标表示在图像中的目标区域范围，框定了检测到的“心肌梗死”的位置。
这张图展示了心电图心脏疾病的一次检测结果，包括检测时间、检测到的种类、各行为的置信度、目标的位置信息等。用户可以通过界面查看并分析检测结果，提升心电图心脏疾病检测的效率。
3.图片检测说明
（1）心肌梗死
（2）心脏异常
（3）心肌梗死史
（4）心脏正常
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：
（1）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。
（2）点击保存按钮，会对检测结果进行保存，存储路径为：save_data目录下。
检测结果：系统识别出图片中的心电图心脏疾病情况，并显示检测结果，包括总目标数、用时、目标类型、置信度、以及目标的位置坐标信息。
4.视频检测说明
点击视频按钮，打开选择需要检测的视频，就会自动显示检测结果，再次点击可以关闭视频。
点击保存按钮，会对视频检测结果进行保存，存储路径为：save_data目录下。
检测结果：系统对视频进行实时分析，检测到心电图心脏疾病检测结果。表格显示了视频中多个检测结果的置信度和位置信息。
这个界面展示了系统对视频帧中的多目标检测能力，能够准确识别心电图心脏疾病，并提供详细的检测结果和置信度评分。
5.摄像头检测说明
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，可关闭摄像头。
检测结果：系统连接摄像头进行实时分析，检测到心电图心脏疾病并显示检测结果。实时显示摄像头画面，并将检测到的行为位置标注在图像上，表格下方记录了每一帧中检测结果的详细信息。
6.保存图片与视频检测说明
点击保存按钮后，会将当前选择的图片(含批量图片)或者视频的检测结果进行保存。
检测的图片与视频结果会存储在save_data目录下。
保存的检测结果文件如下：
（1）图片保存
（2）视频保存
– 运行 train.py
1.训练参数设置
（1）data=data_yaml_path: 使用data.yaml中定义的数据集。
（2）epochs=150: 训练的轮数设置为150轮。
（3）batch=4: 每个批次的图像数量为4（批次大小）。
（4）name=’train_v8′: 训练结果将保存到以train_v8为名字的目录中。
（5）optimizer=’SGD’: 使用随机梯度下降法(SGD)作为优化器。
虽然在大多数深度学习任务中，GPU通常会提供更快的训练速度。
但在某些情况下，可能由于硬件限制或其他原因，用户需要在CPU上进行训练。
温馨提示：在CPU上训练深度学习模型通常会比在GPU上慢得多，尤其是像YOLOv8这样的计算密集型模型。除非特定需要，通常建议在GPU上进行训练以节省时间。
2.训练日志结果
这张图展示了使用YOLOv8进行模型训练的详细过程和结果。
训练总时长：
（1）模型在训练了150轮后，总共耗时 1.455 小时。
（2）本次训练使用了 NVIDIA GeForce RTX 3070 Ti GPU。
（3）表现出较高的训练效率，得益于YOLOv8模型的优化设计和高性能硬件的支持。
验证结果：
（1）mAP@50：99.5% 表明模型在验证集上的检测表现非常出色。
（2）mAP@50-95：97.3% 表明具有较好的精细预测能力。
速度：
（1）0.2ms 预处理时间
（2）1.3ms 推理时间
（3）0.7ms 后处理时间
（4）表明模型推理效率高，适合实时检测。
结果保存：
（1）Results saved to runs\detect\train_v8：验证结果保存在 runs\detect\train_v8 目录下。
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：
（1）模型的分类精度（mAP）表现非常优秀，尤其是在验证集上 mAP(50) 达到 99.5%，mAP(50-95) 达到 97.3%，表明模型对心肌梗死、心脏异常、心肌梗死史和心脏正常的分类能力非常强。
（2）模型的推理时间和处理速度表明其在实际应用中具备实时检测能力。
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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