血细胞自动检测与分类系统：深度学习与UI界面的结合
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
-
安装Anaconda并创建虚拟环境：
conda create -n cell_detection python=3.8 conda activate cell_detection -
安装必要的Python库：
pip install torch torchvision torchaudio pip install opencv-python pip install flask pip install pandas -
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 randomdef 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_scorey_true = [...] # true labels
y_pred = [...] # predicted labelsaccuracy = 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
-
创建项目目录结构：
blood_cell_detection/ ├── app.py ├── templates/ │ ├── index.html │ └── result.html ├── static/ │ └── styles.css └── models/└── yolov5s.pt -
编写网页模板：
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index.html
<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head><meta charset="UTF-8"><meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"><title>Blood Cell Detection</title><link rel="stylesheet" href="{{ url_for('static', filename='styles.css') }}"> </head> <body><h1>Blood Cell Detection</h1><form action="/predict" method="post" enctype="multipart/form-data"><input type="file" name="file"><button type="submit">Upload</button></form> </body> </html> -
result.html
<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head><meta charset="UTF-8"><meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"><title>Result</title><link rel="stylesheet" href="{{ url_for('static', filename='styles.css') }}"> </head> <body><h1>Detection Result</h1><img src="{{ url_for('static', filename='uploads/' + filename) }}" alt="Uploaded Image"><p>{{ result }}</p> </body> </html>
-
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 Imageapp = 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
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使用Gunicorn部署
pip install gunicorn gunicorn -w 4 app:app -
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
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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。
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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
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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
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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
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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。
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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.