随着乳腺癌发病率的持续上升，乳腺癌已成为威胁女性健康的主要疾病之一，早期检测与准确诊断对提高患者的生存率和改善治疗效果至关重要。然而，传统的乳腺癌筛查和诊断方法依赖于医生的主观判断，容易受到经验、疲劳以及诊断工具局限性的影响，导致误诊或漏诊的发生。因此，开发一种基于人工智能的乳腺癌检测和诊断系统，能够辅助医生实现更加高效、精准的诊断，具有重要的临床意义。
项目信息
编号：PDV-122
大小：269M
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
随着乳腺癌发病率的持续上升，乳腺癌已成为威胁女性健康的主要疾病之一，早期检测与准确诊断对提高患者的生存率和改善治疗效果至关重要。然而，传统的乳腺癌筛查和诊断方法依赖于医生的主观判断，容易受到经验、疲劳以及诊断工具局限性的影响，导致误诊或漏诊的发生。因此，开发一种基于人工智能的乳腺癌检测和诊断系统，能够辅助医生实现更加高效、精准的诊断，具有重要的临床意义。
本研究提出了一种基于YOLOv8深度学习框架的乳腺癌智能检测、分割与诊断系统，旨在提供一套从乳腺影像数据中自动检测肿瘤、精准分割病灶区域到分类良性与恶性肿瘤的完整解决方案。该系统采用PyQt5开发了一套用户友好的图形化界面，使医护人员无需复杂的操作即可实现肿瘤影像的自动处理和诊断分析。系统的核心是基于YOLOv8优化的深度学习模型，结合大规模乳腺影像数据集进行训练和验证，确保模型具备良好的泛化能力和鲁棒性。
在技术实现上，首先，系统使用YOLOv8模型对乳腺影像中的病灶区域进行快速检测，并通过精准的分割算法提取肿瘤区域的边界。随后，基于深度学习的分类网络对分割后的肿瘤区域进行良性与恶性分类，最终输出检测结果和相关诊断建议。实验结果表明，所提系统在乳腺影像数据集上的检测准确率、分割效果及良恶性分类性能均优于现有的主流方法。其中，检测任务的平均精度（mAP）达到了显著水平，分割结果与病理医生标注的区域高度吻合，而良性与恶性分类的准确率也达到了90%以上，展示了较强的临床适用性。
此外，本系统还提供了模型可解释性分析功能，通过可视化技术生成热力图，突出病灶区域对分类结果的贡献，从而增强了系统的透明性和用户对诊断结果的信任。通过对医护人员的实地测试反馈，该系统界面简洁直观，操作便捷，显著提高了乳腺癌筛查和诊断的效率。
综上所述，本研究提出的乳腺癌智能检测、分割与诊断系统，为乳腺癌的早期筛查提供了一种快速、智能且可靠的解决方案。其在检测、分割和分类任务中的优异表现，不仅能够减轻医生的工作负担，还为提高乳腺癌诊断的精准性提供了强有力的技术支持，具有广泛的临床应用前景和推广价值。
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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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
本研究使用了包含乳腺癌肿瘤相关超声图片的数据集，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。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乳腺癌肿瘤相关超声图片。数据集总计包含 780 张图像，具体分布如下：
训练集：624张图片。
验证集：156张图片。
数据集分布直方图
以下柱状图展示了训练集、验证集的图像数量分布：
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-seg.pt 的预训练YOLOv8模型，yolov8n-seg.pt是预先训练好的分割模型。
使用YOLO模型进行训练，主要参数说明如下：
（1）data：训练数据集的配置文件路径。
（2）epochs=150：训练的迭代次数。
（3）batch=4：每次训练的批次大小。
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：
训练集损失：
train/box_loss
含义：边界框损失，反映模型在训练集上对目标边界框定位的误差。
趋势：随着训练轮次增加，损失值逐渐下降并趋于平稳，说明模型边界框预测的准确性逐步提高。
train/seg_loss
含义：分割损失，衡量模型对目标分割区域的准确性。
趋势：损失值不断减少，说明模型在分割任务上学习效果逐步提升。
train/cls_loss
含义：分类损失，反映模型在训练集上对目标类别分类的误差。
趋势：损失逐步降低，表明模型分类能力逐渐增强。
train/dfl_loss
含义：分布聚焦损失（Distribution Focal Loss），衡量模型对边界框分布的学习效果。
趋势：损失下降平稳，说明模型对边界框分布预测逐渐稳定和准确。
验证集损失：
val/box_loss
含义：验证集上的边界框损失，衡量模型在验证集上边界框预测的准确性。
趋势：损失初期较高，随后显著下降并趋于稳定，表明模型在验证集上的边界框预测能力逐渐提升。
val/seg_loss
含义：验证集上的分割损失，反映模型在验证集上分割任务的泛化能力。
趋势：损失值逐渐下降并趋于稳定，说明分割性能在验证集上表现良好。
val/cls_loss
含义：验证集上的分类损失，衡量模型对验证集中目标类别分类的准确性。
趋势：初期损失较高，后期逐步下降并趋于稳定，表明分类能力在验证集上的泛化性能提升。
val/dfl_loss
含义：验证集上的分布聚焦损失。
趋势：快速下降后趋于平稳，说明模型在验证集上的边界框预测逐渐精确。
评估指标-良性肿瘤：
metrics/precision(B)
含义：良性肿瘤检测的精度（Precision），表示预测为正样本中有多少是真正的正样本。
趋势：逐步上升并趋于平稳，说明模型对良性肿瘤的误报率降低。
metrics/recall(B)
含义：良性肿瘤检测的召回率（Recall），表示所有正样本中有多少被正确预测为正样本。
趋势：逐步上升，模型对良性肿瘤的漏检率降低。
metrics/mAP50(B)
含义：良性肿瘤检测的平均精度（mAP）在IoU阈值50%下的表现。
趋势：逐步提高并趋于稳定，说明模型对良性肿瘤的检测性能提升。
metrics/mAP50-95(B)
含义：良性肿瘤的mAP，综合多个IoU阈值（50%到95%）的检测性能。
趋势：逐步上升并趋于稳定，说明良性肿瘤的检测性能全方位提升。
评估指标-恶性肿瘤：
metrics/precision(M)
含义：恶性肿瘤检测的精度。
趋势：逐步提升并趋于稳定，模型对恶性肿瘤的误报率降低。
metrics/recall(M)
含义：恶性肿瘤检测的召回率。
趋势：逐渐上升，模型对恶性肿瘤的漏检率下降。
metrics/mAP50(M)
含义：恶性肿瘤检测的mAP（IoU阈值50%下）。
趋势：逐步提升并趋于平稳，说明模型检测恶性肿瘤的准确性提高。
metrics/mAP50-95(M)
含义：恶性肿瘤的mAP（综合多个IoU阈值）。
趋势：逐步提升，说明恶性肿瘤的检测性能全方位改进。
总结：
（1）损失指标（train/* 和 val/*）：总体趋势下降，表明模型逐渐收敛，性能稳定。
（2）精度和召回率：逐渐上升并稳定，表明模型对良性和恶性肿瘤的误报率和漏检率均降低。
（3）mAP：良性和恶性肿瘤的检测性能均逐渐提高，显示模型在分割和分类任务上的有效性。
Precision-Recall(P-R)曲线分析：
定位结果的PR曲线如下：
曲线说明：
蓝色线条（benign – 良性）
（1）表示良性肿瘤检测的Precision-Recall（PR）曲线。
（2）旁边标注的数值 0.758 是良性肿瘤的 AP (Average Precision)，即PR曲线下的面积。
橙色线条（malignant – 恶性）
（1）表示恶性肿瘤检测的Precision-Recall（PR）曲线。
（2）旁边标注的数值 0.606 是恶性肿瘤的 AP (Average Precision)。
深蓝色粗线条（all classes – 所有类别）
（1）表示所有类别（良性和恶性肿瘤）的综合PR曲线。
（2）旁边标注的数值 0.682 是所有类别的 mAP (mean Average Precision)，表示整体检测性能。
总结：
图中蓝色和橙色曲线分别代表模型对良性和恶性肿瘤的检测性能，良性检测表现更优（AP=0.758），整体检测性能较好（mAP=0.682），恶性检测仍有提升空间。
分割结果的PR曲线如下：
曲线说明：
浅蓝色曲线（benign）
（1）表示良性肿瘤检测的Precision-Recall曲线。
（2）旁边的标注 0.797 是良性肿瘤的 AP (Average Precision)。
（3）含义：曲线反映了模型对良性肿瘤的检测性能，AP值越高，说明模型对良性肿瘤的综合检测能力越好。
橙色曲线（malignant）
（1）表示恶性肿瘤检测的Precision-Recall曲线。
（2）旁边的标注 0.597 是恶性肿瘤的 AP (Average Precision)。
（3）含义：曲线显示了模型对恶性肿瘤的检测性能，相较于良性肿瘤，恶性肿瘤的检测性能较弱。
深蓝色粗线条（all classes）
（1）表示所有类别（良性和恶性肿瘤）的综合Precision-Recall曲线。
（2）旁边的标注 0.697 mAP@0.5 是所有类别的 mAP (mean Average Precision)，表示模型在所有类别上的平均检测性能。
（3）含义：这条曲线综合了良性和恶性肿瘤的检测性能，反映了模型整体的检测能力。
总结：
图中蓝色和橙色曲线分别表示模型对良性（AP=0.797）和恶性（AP=0.597）肿瘤的检测性能，整体mAP为0.697，良性检测优于恶性，恶性检测性能有提升空间。
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：
模型对良性样本的分类效果较好（65/88正确），但恶性样本和背景样本的分类仍有提升空间，尤其需要加强背景与肿瘤区域的特征区分能力。
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：
模型加载与配置
路径：
（1）path: 加载预训练的YOLOv8分割模型（best.pt）。
（2）img_path: 待检测的图片路径（如 “TestFiles/benign (9).png”）。
参数设置：
（1）conf=0.25: 检测的置信度阈值（默认是0.25，可调高/低以控制检测结果）。
（2）iou=0.7: 非极大值抑制（NMS）的IoU阈值，用于去除重叠框。
图片检测
（1）调用 model(img_path) 对指定图像进行分割检测。
（2）检测结果保存在 results 中，可以通过 results[0].plot() 可视化结果。
可视化检测结果
（1）使用 OpenCV 的 imshow 展示分割后的图片，并等待用户关闭窗口。
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“benign (9).png”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/benign (9).png。
（2）图像尺寸为512×640像素。
检测结果：
（1）模型在图片中检测到：检测到 1个良性（benign）目标。
处理速度：
（1）预处理时间: 3.5 毫秒
（2）推理时间: 44.1 毫秒
（3）后处理时间: 60.0 毫秒
总结：
模型的分割推理速度较快，整体时间（约107ms）适合实时检测场景。
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乳腺癌分割；
（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0.021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。
（1）分割面积占比：23.70%
（2）类型：恶性肿瘤
结果（Result）:“恶性肿瘤”，表示系统正在高亮显示检测到的“malignant”。
置信度（Confidence）:
（1）这表示模型对检测到的目标属于“恶性肿瘤”类别的置信度为60.40%。
（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: 81, ymin: 43：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: 460, ymax: 310：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“恶性肿瘤”的位置。
这张图展示了乳腺癌分割图像的一次检测结果，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，提升乳腺癌分割图像的效率。
3.图片检测说明
（1）恶性肿瘤
（2）良性肿瘤
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乳腺癌分割图像情况，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，检测到乳腺癌分割图像并显示检测结果。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，能够准确识别乳腺癌分割图像，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，检测到乳腺癌分割图像并显示检测结果。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
加载名为 yolov8n-seg.pt 的预训练YOLOv8模型，yolov8n-seg.pt是预先训练好的分割模型。
使用YOLO模型进行训练，主要参数说明如下：
（1）data：训练数据集的配置文件路径。
（2）epochs=150：训练的迭代次数。
（3）batch=4：每次训练的批次大小。
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0.682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）mAP50: 验证集的 mAP50 达到了 0.759，表示模型在50% IoU阈值下的整体检测性能较好。
（2）mAP50-95: 最终值为 0.419，说明模型在更高IoU阈值下的检测性能仍有改进空间。
速度：
（1）预处理时间：0.3ms
（2）推理时间：2.7ms
（3）后处理时间：2.0ms
（4）总推理速度：每张图像约 1.5 ms，非常快，适合实时检测应用。
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：
模型经过150轮训练，验证集mAP@50达到0.759，良性检测表现优异（0.797），恶性检测需优化（0.597），整体性能稳定。
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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