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/MacOS
• Python：3.8及以上版本
• IDE：PyCharm/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/Django：Web框架，用于开发UI界面

安装步骤

1. 安装Anaconda并创建虚拟环境：

   conda create -n cell_detection python=3.8 conda activate cell_detection 

2. 安装必要的Python库：

   pip install torch torchvision torchaudio pip install opencv-python pip install flask pip install pandas 

3. 安装YOLO：

   pip install -U git+https://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 random  def split_dataset(source_dir, train_dir, val_dir, test_dir, train_ratio=0.7, val_ratio=0.2):     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_score  y_true = [...]  # true labels y_pred = [...]  # predicted labels  accuracy = accuracy_score(y_true, y_pred) recall = recall_score(y_true, y_pred, average='macro') f1 = f1_score(y_true, y_pred, average='macro')  print(f"Accuracy: {accuracy}, Recall: {recall}, F1 Score: {f1}") 

五、UI界面开发

Flask搭建Web应用

1. 创建项目目录结构：

   blood_cell_detection/ ├── app.py ├── templates/ │   ├── index.html │   └── result.html ├── static/ │   └── styles.css └── models/     └── yolov5s.pt 

2. 编写网页模板：

   • index.html

                           { url_for('static', filename='styles.css') }}">       
     Blood Cell Detection
          
                       Upload     
        

   • result.html

                           { url_for('static', filename='styles.css') }}">       
     Detection Result
          { url_for('static', filename='uploads/' + filename) }}" alt="Uploaded Image">     
     {{ result }}
        

实现后端逻辑

• app.py

  from flask import Flask, request, render_template, url_for import os from werkzeug.utils import secure_filename import torch from PIL import Image  app = Flask(__name__) app.config['UPLOAD_FOLDER'] = 'static/uploads/'  model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path='models/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 part'     file = request.files['file']     if file.filename == '':         return 'No selected file'     if 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_dir=app.config['UPLOAD_FOLDER'])         return render_template('result.html', filename=filename, result=results.pandas().xyxy[0].to_json(orient="records"))  if __name__ == '__main__':     app.run(debug=True) 

六、模型部署

部署到云服务器

1. 使用Gunicorn部署

   pip install gunicorn gunicorn -w 4 app:app 

2. 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

1. 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。

2. 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

1. 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

2. 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.