【源码】基于Faster RCNN模型的结核病检测系统

项目简介

结核病是由结核分枝杆菌引起的慢性传染病，主要影响肺部，也可能影响其他器官。快速准确的结核病检测对公共卫生至关重要。本项目运用深度学习技术，基于Faster R-CNN模型处理医学图像数据，实现结核病自动检测，辅助医生进行诊断。

项目的主要特性和功能

1. 数据预处理：调整图像及检测框大小，适度旋转图像与对应标签，随机添加高斯噪声，避免大幅调整图像亮度、对比度和饱和度以保持医学图像特性。
2. 模型选择：采用预训练的Faster R-CNN - ResNet50 - FPN模型，根据结核病检测需求调整预测头类别数，后续计划尝试EfficientDet、YoloV4、YoloV5等模型提升检测精度。
3. 模型训练：使用SGD优化器，设置学习率为0.001、训练轮数为10、批量大小为1，在医学图像数据集上训练模型并调整超参数优化性能。
4. 预测功能：加载训练好的模型，对新的医学图像进行结核病检测，输出边界框、标签和分数等检测结果。

安装使用步骤

前提假设

用户已安装Python环境和必要的库，如PyTorch、FlyAI框架等，且已下载本项目的源码文件。

步骤

1. 环境准备：确保Python环境已安装，安装PyTorch、FlyAI等库。
2. 数据准备：准备医学图像数据集，按项目要求的格式组织数据。
3. 运行代码：运行main.py文件进行数据处理、模型训练和结果保存；运行prediction.py文件，加载预训练模型对新医学图像进行预测。
4. 训练模型：用准备好的数据训练模型，可调整超参数优化性能。
5. 使用模型：加载训练好的模型，对新的医学图像进行结核病检测。

注意事项

• 本项目需要较大计算资源，建议使用带GPU的设备进行训练和预测。
• 使用时需确保数据的准确性和完整性，以保证模型性能。
• 本项目仅供参考和学习，不建议用于实际医疗诊断，医疗领域应用需经严格验证和审批。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】