一、项目介绍

摘要

本项目基于YOLOv8深度学习算法，开发了一套高效、高精度的脑肿瘤检测系统，用于医学影像（如MRI、CT等）中的脑肿瘤识别与分类。系统可检测3类脑肿瘤（类别标签：["0", "2", "3"]），适用于辅助医生进行快速、准确的脑肿瘤筛查和诊断。数据集包含9900张医学影像，其中训练集7920张，验证集1980张，确保模型具备较强的泛化能力。

本系统利用计算机视觉技术，实现自动定位肿瘤区域并分类，可大幅减少人工阅片时间，提高早期脑肿瘤的检出率，为临床诊断提供智能化辅助工具。

项目意义

1. 医学诊断效率提升

• 传统脑肿瘤诊断依赖放射科医生手动分析MRI/CT影像，耗时且易受主观因素影响。

• 本系统可自动检测肿瘤，缩短诊断时间，提高阅片效率，尤其适用于大规模筛查和急诊情况。

2. 提高早期肿瘤检出率

• 脑肿瘤早期症状不明显，易被漏诊。

• YOLOv8的高精度检测可识别微小肿瘤病灶，辅助医生发现早期病变，提高患者生存率。

3. 标准化诊断，减少人为误差

• 不同医生的经验水平可能导致诊断差异。

• AI辅助诊断提供客观、一致的检测结果，减少误诊和漏诊风险。

4. 缓解医疗资源紧张问题

• 在医疗资源匮乏地区，专业放射科医生数量有限。

• 自动化脑肿瘤检测系统可辅助基层医院进行初步筛查，优化医疗资源配置。

5. 推动AI在医疗影像领域的应用

• 本项目验证了YOLOv8在医学影像分析中的可行性，为其他疾病（如肺癌、乳腺癌）的AI检测提供技术参考。

• 未来可扩展至3D医学影像（如全脑扫描），进一步提升检测能力。

6. 数据集与研究价值

• 本项目使用的9900张标注数据集（7920训练+1980验证）可为后续医学AI研究提供基准数据。

• 模型可不断优化，结合迁移学习适应不同医院的数据分布，提高泛化性能。

结论

本YOLOv8脑肿瘤检测系统具有重要的临床价值和社会意义，能够提升脑肿瘤诊断的速度、准确性和可及性，为智慧医疗发展提供技术支持。未来可结合联邦学习优化模型，在保护患者隐私的同时实现多中心协作，推动AI医疗的广泛应用。
 

目录

 一、项目介绍

摘要

项目意义

1. 医学诊断效率提升

2. 提高早期肿瘤检出率

3. 标准化诊断，减少人为误差

4. 缓解医疗资源紧张问题

5. 推动AI在医疗影像领域的应用

6. 数据集与研究价值

结论

二、项目功能展示

系统功能

图片检测

视频检测

摄像头实时检测

三、数据集介绍

 ​编辑

数据集配置文件data.yaml

数据集制作流程

四、项目环境配置

创建虚拟环境

pycharm中配置anaconda

安装所需要库

五、模型训练

训练代码

训练结果

六、核心代码

七、项目源码 

---

基于深度学习的脑肿瘤检测系统（YOLOv8+YOLO数据集+UI界面+Python项目源码+模型）_哔哩哔哩_bilibili

二、项目功能展示

系统功能

✅ 图片检测：可对单张图片进行检测，返回检测框及类别信息。
✅ 批量图片检测：支持文件夹输入，一次性检测多张图片，生成批量检测结果。
✅ 视频检测：支持视频文件输入，检测视频中每一帧的情况。
✅ 摄像头实时检测：连接USB 摄像头，实现实时监测，

• 图片检测

        该功能允许用户通过单张图片进行目标检测。输入一张图片后，YOLO模型会实时分析图像，识别出其中的目标，并在图像中框出检测到的目标，输出带有目标框的图像。批量图片检测

        用户可以一次性上传多个图片进行批量处理。该功能支持对多个图像文件进行并行处理，并返回每张图像的目标检测结果，适用于需要大规模处理图像数据的应用场景。

• 视频检测

        视频检测功能允许用户将视频文件作为输入。YOLO模型将逐帧分析视频，并在每一帧中标记出检测到的目标。最终结果可以是带有目标框的视频文件或实时展示，适用于视频监控和分析等场景。

• 摄像头实时检测

        该功能支持通过连接摄像头进行实时目标检测。YOLO模型能够在摄像头拍摄的实时视频流中进行目标检测，实时识别并显示检测结果。此功能非常适用于安防监控、无人驾驶、智能交通等应用，提供即时反馈。

核心特点：

• 高精度：基于YOLO模型，提供精确的目标检测能力，适用于不同类型的图像和视频。
• 实时性：特别优化的算法使得实时目标检测成为可能，无论是在视频还是摄像头实时检测中，响应速度都非常快。
• 批量处理：支持高效的批量图像和视频处理，适合大规模数据分析。

三、数据集介绍

 

数据集配置文件data.yaml

train: .\datasets\images\train
val: .\datasets\images\val
test: .\datasets\images\test


nc: 3

# Classes
names: ["0", "1", "2"]

数据集制作流程

• 标注数据：使用标注工具（如LabelImg、CVAT等）对图像中的目标进行标注。每个目标需要标出边界框，并且标注类别。

• 转换格式：将标注的数据转换为YOLO格式。YOLO标注格式为每行：<object-class> <x_center> <y_center> <width> <height>，这些坐标是相对于图像尺寸的比例。

• 分割数据集：将数据集分为训练集、验证集和测试集，通常的比例是80%训练集、10%验证集和10%测试集。

• 准备标签文件：为每张图片生成一个对应的标签文件，确保标签文件与图片的命名一致。

• 调整图像尺寸：根据YOLO网络要求，统一调整所有图像的尺寸（如416x416或608x608）。

四、项目环境配置

创建虚拟环境

首先新建一个Anaconda环境，每个项目用不同的环境，这样项目中所用的依赖包互不干扰。

终端输入

conda create -n yolov8 python==3.9

激活虚拟环境

conda activate yolov8
 

安装cpu版本pytorch

pip install torch torchvision torchaudio

pycharm中配置anaconda

安装所需要库

pip install -r requirements.txt

五、模型训练

训练代码

from ultralytics import YOLO

model_path = 'yolov8s.pt'
data_path = 'datasets/data.yaml'

if __name__ == '__main__':
    model = YOLO(model_path)
    results = model.train(data=data_path,
                          epochs=500,
                          batch=64,
                          device='0',
                          workers=0,
                          project='runs/detect',
                          name='exp',
                          )

根据实际情况更换模型
yolov8n.yaml (nano)：轻量化模型，适合嵌入式设备，速度快但精度略低。
yolov8s.yaml (small)：小模型，适合实时任务。
yolov8m.yaml (medium)：中等大小模型，兼顾速度和精度。
yolov8b.yaml (base)：基本版模型，适合大部分应用场景。
yolov8l.yaml (large)：大型模型，适合对精度要求高的任务。

• --batch 64：每批次64张图像。
• --epochs 500：训练500轮。
• --datasets/data.yaml：数据集配置文件。
• --weights yolov8s.pt：初始化模型权重，yolov8s.pt 是预训练的轻量级YOLO模型。

训练结果

六、核心代码

# -*- coding: utf-8 -*-
import os
import sys
import time
import cv2
import numpy as np
from PIL import ImageFont
from PyQt5.QtCore import Qt, QTimer, QThread, pyqtSignal, QCoreApplication
from PyQt5.QtWidgets import (QApplication, QMainWindow, QFileDialog,
                             QMessageBox, QWidget, QHeaderView,
                             QTableWidgetItem, QAbstractItemView)
from ultralytics import YOLO

# 自定义模块导入
sys.path.append('UIProgram')
from UIProgram.UiMain import Ui_MainWindow
from UIProgram.QssLoader import QSSLoader
from UIProgram.precess_bar import ProgressBar
import detect_tools as tools
import Config


class DetectionApp(QMainWindow):
    def __init__(self, parent=None):
        super().__init__(parent)
        self.ui = Ui_MainWindow()
        self.ui.setupUi(self)

        # 初始化应用
        self._setup_ui()
        self._connect_signals()
        self._load_stylesheet()

        # 模型和资源初始化
        self._init_detection_resources()

    def _setup_ui(self):
        """初始化UI界面设置"""
        self.display_width = 700
        self.display_height = 500
        self.source_path = None
        self.camera_active = False
        self.video_capture = None

        # 配置表格控件
        table = self.ui.tableWidget
        table.verticalHeader().setSectionResizeMode(QHeaderView.Fixed)
        table.verticalHeader().setDefaultSectionSize(40)
        table.setColumnWidth(0, 80)  # ID列
        table.setColumnWidth(1, 200)  # 路径列
        table.setColumnWidth(2, 150)  # 类别列
        table.setColumnWidth(3, 90)  # 置信度列
        table.setColumnWidth(4, 230)  # 位置列
        table.setSelectionBehavior(QAbstractItemView.SelectRows)
        table.verticalHeader().setVisible(False)
        table.setAlternatingRowColors(True)

    def _connect_signals(self):
        """连接按钮信号与槽函数"""
        self.ui.PicBtn.clicked.connect(self._handle_image_input)
        self.ui.comboBox.activated.connect(self._update_selection)
        self.ui.VideoBtn.clicked.connect(self._handle_video_input)
        self.ui.CapBtn.clicked.connect(self._toggle_camera)
        self.ui.SaveBtn.clicked.connect(self._save_results)
        self.ui.ExitBtn.clicked.connect(QCoreApplication.quit)
        self.ui.FilesBtn.clicked.connect(self._process_image_batch)

    def _load_stylesheet(self):
        """加载CSS样式表"""
        style_file = 'UIProgram/style.css'
        qss = QSSLoader.read_qss_file(style_file)
        self.setStyleSheet(qss)

    def _init_detection_resources(self):
        """初始化检测相关资源"""
        # 加载YOLOv8模型
        self.detector = YOLO('runs/detect/exp/weights/best.pt', task='detect')
        self.detector(np.zeros((48, 48, 3)))  # 预热模型

        # 初始化字体和颜色
        self.detection_font = ImageFont.truetype("Font/platech.ttf", 25, 0)
        self.color_palette = tools.Colors()

        # 初始化定时器
        self.frame_timer = QTimer()
        self.save_timer = QTimer()

    def _handle_image_input(self):
        """处理单张图片输入"""
        self._stop_video_capture()

        file_path, _ = QFileDialog.getOpenFileName(
            self, '选择图片', './', "图片文件 (*.jpg *.jpeg *.png)")
        if not file_path:
            return

        self._process_single_image(file_path)

    def _process_single_image(self, image_path):
        """处理并显示单张图片的检测结果"""
        self.source_path = image_path
        self.ui.comboBox.setEnabled(True)

        # 读取并检测图片
        start_time = time.time()
        detection_results = self.detector(image_path)[0]
        processing_time = time.time() - start_time

        # 解析检测结果
        boxes = detection_results.boxes.xyxy.tolist()
        self.detection_boxes = [list(map(int, box)) for box in boxes]
        self.detection_classes = detection_results.boxes.cls.int().tolist()
        confidences = detection_results.boxes.conf.tolist()
        self.confidence_scores = [f'{score * 100:.2f}%' for score in confidences]

        # 更新UI显示
        self._update_detection_display(detection_results, processing_time)
        self._update_object_selection()
        self._show_detection_details()
        self._display_results_table(image_path)

    def _update_detection_display(self, results, process_time):
        """更新检测结果显示"""
        # 显示处理时间
        self.ui.time_lb.setText(f'{process_time:.3f} s')

        # 获取带标注的图像
        annotated_img = results.plot()
        self.current_result = annotated_img

        # 调整并显示图像
        width, height = self._calculate_display_size(annotated_img)
        resized_img = cv2.resize(annotated_img, (width, height))
        qimage = tools.cvimg_to_qpiximg(resized_img)

        self.ui.label_show.setPixmap(qimage)
        self.ui.label_show.setAlignment(Qt.AlignCenter)
        self.ui.PiclineEdit.setText(self.source_path)

        # 更新检测数量
        self.ui.label_nums.setText(str(len(self.detection_classes)))

    def _calculate_display_size(self, image):
        """计算适合显示的图像尺寸"""
        img_height, img_width = image.shape[:2]
        aspect_ratio = img_width / img_height

        if aspect_ratio >= self.display_width / self.display_height:
            width = self.display_width
            height = int(width / aspect_ratio)
        else:
            height = self.display_height
            width = int(height * aspect_ratio)

        return width, height

    def _update_object_selection(self):
        """更新目标选择下拉框"""
        options = ['全部']
        target_labels = [
            f'{Config.names[cls_id]}_{idx}'
            for idx, cls_id in enumerate(self.detection_classes)
        ]
        options.extend(target_labels)

        self.ui.comboBox.clear()
        self.ui.comboBox.addItems(options)

    def _show_detection_details(self, index=0):
        """显示检测目标的详细信息"""
        if not self.detection_boxes:
            self._clear_detection_details()
            return

        box = self.detection_boxes[index]
        self.ui.type_lb.setText(Config.CH_names[self.detection_classes[index]])
        self.ui.label_conf.setText(self.confidence_scores[index])
        self.ui.label_xmin.setText(str(box[0]))
        self.ui.label_ymin.setText(str(box[1]))
        self.ui.label_xmax.setText(str(box[2]))
        self.ui.label_ymax.setText(str(box[3]))

    def _clear_detection_details(self):
        """清空检测详情显示"""
        self.ui.type_lb.setText('')
        self.ui.label_conf.setText('')
        self.ui.label_xmin.setText('')
        self.ui.label_ymin.setText('')
        self.ui.label_xmax.setText('')
        self.ui.label_ymax.setText('')

    def _display_results_table(self, source_path):
        """在表格中显示检测结果"""
        table = self.ui.tableWidget
        table.setRowCount(0)
        table.clearContents()

        for idx, (box, cls_id, conf) in enumerate(zip(
                self.detection_boxes, self.detection_classes, self.confidence_scores)):

            row = table.rowCount()
            table.insertRow(row)

            # 添加表格项
            items = [
                QTableWidgetItem(str(row + 1)),  # ID
                QTableWidgetItem(source_path),  # 路径
                QTableWidgetItem(Config.CH_names[cls_id]),  # 类别
                QTableWidgetItem(conf),  # 置信度
                QTableWidgetItem(str(box))  # 位置坐标
            ]

            # 设置文本居中
            for item in [items[0], items[2], items[3]]:
                item.setTextAlignment(Qt.AlignCenter)

            # 添加到表格
            for col, item in enumerate(items):
                table.setItem(row, col, item)

        table.scrollToBottom()

    def _process_image_batch(self):
        """批量处理图片"""
        self._stop_video_capture()

        folder = QFileDialog.getExistingDirectory(self, "选择图片文件夹", "./")
        if not folder:
            return

        self.source_path = folder
        valid_extensions = {'jpg', 'png', 'jpeg', 'bmp'}

        for filename in os.listdir(folder):
            filepath = os.path.join(folder, filename)
            if (os.path.isfile(filepath) and
                    filename.split('.')[-1].lower() in valid_extensions):
                self._process_single_image(filepath)
                QApplication.processEvents()  # 保持UI响应

    def _update_selection(self):
        """更新用户选择的检测目标显示"""
        selection = self.ui.comboBox.currentText()

        if selection == '全部':
            boxes = self.detection_boxes
            display_img = self.current_result
            self._show_detection_details(0)
        else:
            idx = int(selection.split('_')[-1])
            boxes = [self.detection_boxes[idx]]
            display_img = self.detector(self.source_path)[0][idx].plot()
            self._show_detection_details(idx)

        # 更新显示
        width, height = self._calculate_display_size(display_img)
        resized_img = cv2.resize(display_img, (width, height))
        qimage = tools.cvimg_to_qpiximg(resized_img)

        self.ui.label_show.clear()
        self.ui.label_show.setPixmap(qimage)
        self.ui.label_show.setAlignment(Qt.AlignCenter)

    def _handle_video_input(self):
        """处理视频输入"""
        if self.camera_active:
            self._toggle_camera()

        video_path = self._get_video_path()
        if not video_path:
            return

        self._start_video_processing(video_path)
        self.ui.comboBox.setEnabled(False)

    def _get_video_path(self):
        """获取视频文件路径"""
        path, _ = QFileDialog.getOpenFileName(
            self, '选择视频', './', "视频文件 (*.avi *.mp4)")

        if path:
            self.source_path = path
            self.ui.VideolineEdit.setText(path)
            return path
        return None

    def _start_video_processing(self, video_path):
        """开始处理视频流"""
        self.video_capture = cv2.VideoCapture(video_path)
        self.frame_timer.start(1)
        self.frame_timer.timeout.connect(self._process_video_frame)

    def _stop_video_capture(self):
        """停止视频捕获"""
        if self.video_capture:
            self.video_capture.release()
            self.frame_timer.stop()
            self.camera_active = False
            self.ui.CaplineEdit.setText('摄像头未开启')
            self.video_capture = None

    def _process_video_frame(self):
        """处理视频帧"""
        ret, frame = self.video_capture.read()
        if not ret:
            self._stop_video_capture()
            return

        # 执行目标检测
        start_time = time.time()
        results = self.detector(frame)[0]
        processing_time = time.time() - start_time

        # 解析结果
        self.detection_boxes = results.boxes.xyxy.int().tolist()
        self.detection_classes = results.boxes.cls.int().tolist()
        self.confidence_scores = [f'{conf * 100:.2f}%' for conf in results.boxes.conf.tolist()]

        # 更新显示
        self._update_detection_display(results, processing_time)
        self._update_object_selection()
        self._show_detection_details()
        self._display_results_table(self.source_path)

    def _toggle_camera(self):
        """切换摄像头状态"""
        self.camera_active = not self.camera_active

        if self.camera_active:
            self.ui.CaplineEdit.setText('摄像头开启')
            self.video_capture = cv2.VideoCapture(0)
            self._start_video_processing(0)
            self.ui.comboBox.setEnabled(False)
        else:
            self.ui.CaplineEdit.setText('摄像头未开启')
            self.ui.label_show.clear()
            self._stop_video_capture()

    def _save_results(self):
        """保存检测结果"""
        if not self.video_capture and not self.source_path:
            QMessageBox.information(self, '提示', '没有可保存的内容，请先打开图片或视频！')
            return

        if self.camera_active:
            QMessageBox.information(self, '提示', '无法保存摄像头实时视频！')
            return

        if self.video_capture:
            self._save_video_result()
        else:
            self._save_image_result()

    def _save_video_result(self):
        """保存视频检测结果"""
        confirm = QMessageBox.question(
            self, '确认',
            '保存视频可能需要较长时间，确定继续吗？',
            QMessageBox.Yes | QMessageBox.No)

        if confirm == QMessageBox.No:
            return

        self._stop_video_capture()
        saver = VideoSaverThread(
            self.source_path, self.detector,
            self.ui.comboBox.currentText())
        saver.start()
        saver.update_ui_signal.connect(self._update_progress)

    def _save_image_result(self):
        """保存图片检测结果"""
        if os.path.isfile(self.source_path):
            # 处理单张图片
            filename = os.path.basename(self.source_path)
            name, ext = filename.rsplit(".", 1)
            save_name = f"{name}_detect_result.{ext}"
            save_path = os.path.join(Config.save_path, save_name)

            cv2.imwrite(save_path, self.current_result)
            QMessageBox.information(
                self, '完成',
                f'图片已保存至: {save_path}')
        else:
            # 处理文件夹中的图片
            valid_exts = {'jpg', 'png', 'jpeg', 'bmp'}
            for filename in os.listdir(self.source_path):
                if filename.split('.')[-1].lower() in valid_exts:
                    filepath = os.path.join(self.source_path, filename)
                    name, ext = filename.rsplit(".", 1)
                    save_name = f"{name}_detect_result.{ext}"
                    save_path = os.path.join(Config.save_path, save_name)

                    results = self.detector(filepath)[0]
                    cv2.imwrite(save_path, results.plot())

            QMessageBox.information(
                self, '完成',
                f'所有图片已保存至: {Config.save_path}')

    def _update_progress(self, current, total):
        """更新保存进度"""
        if current == 1:
            self.progress_dialog = ProgressBar(self)
            self.progress_dialog.show()

        if current >= total:
            self.progress_dialog.close()
            QMessageBox.information(
                self, '完成',
                f'视频已保存至: {Config.save_path}')
            return

        if not self.progress_dialog.isVisible():
            return

        percent = int(current / total * 100)
        self.progress_dialog.setValue(current, total, percent)
        QApplication.processEvents()


class VideoSaverThread(QThread):
    """视频保存线程"""
    update_ui_signal = pyqtSignal(int, int)

    def __init__(self, video_path, model, selection):
        super().__init__()
        self.video_path = video_path
        self.detector = model
        self.selection = selection
        self.active = True
        self.colors = tools.Colors()

    def run(self):
        """执行视频保存"""
        cap = cv2.VideoCapture(self.video_path)
        fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID')
        fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)
        size = (
            int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)),
            int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)))

        filename = os.path.basename(self.video_path)
        name, _ = filename.split('.')
        save_path = os.path.join(
            Config.save_path,
            f"{name}_detect_result.avi")

        writer = cv2.VideoWriter(save_path, fourcc, fps, size)
        total_frames = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT))
        current_frame = 0

        while cap.isOpened() and self.active:
            current_frame += 1
            ret, frame = cap.read()

            if not ret:
                break

            # 执行检测
            results = self.detector(frame)[0]
            frame = results.plot()
            writer.write(frame)
            self.update_ui_signal.emit(current_frame, total_frames)

        # 释放资源
        cap.release()
        writer.release()

    def stop(self):
        """停止保存过程"""
        self.active = False


if __name__ == "__main__":
    app = QApplication(sys.argv)
    window = DetectionApp()
    window.show()
    sys.exit(app.exec_())

七、项目源码 

演示与介绍视频：

基于深度学习的脑肿瘤检测系统（YOLOv8+YOLO数据集+UI界面+Python项目源码+模型）_哔哩哔哩_bilibili