【算法介绍】
基于YOLOv8的肺炎检测系统是一项前沿的深度学习应用，该系统利用YOLOv8这一先进的目标检测算法，能够高效地分析病人的X射线肺部图像，从而快速识别出肺炎的征状。YOLOv8作为Ultralytics公司开发的最新版本，引入了多项新功能和改进，如新的骨干网络、Anchor-Free检测头以及优化的损失函数，使其在保持高性能的同时实现了更高的灵活性和效率。
该系统通过自动分析图像，不仅提升了肺炎诊断的速度和准确率，还大大减轻了医疗工作人员的负担。在医院急诊部门、农村和偏远地区医疗中心、移动医疗设施及野战医院等多种场景中，该系统均能提供即时的肺炎检测能力，为疾病的快速筛查和治疗决策提供了有力支持。
此外，该系统还具备处理图片、批量图片、视频以及摄像头输入等多种数据格式的能力，并支持检测结果的实时显示和导出，使得用户能够方便地获取诊断信息。基于Python和PyQt5开发的用户界面更是简洁直观，为用户提供了良好的使用体验。
综上所述，基于YOLOv8的肺炎检测系统是一项具有广泛应用前景的深度学习应用，它将为医疗领域的肺炎诊断带来革命性的变化。
【效果演示】
【测试环境】
windows10
anaconda3+python3.8
torch==1.9.0+cu111
ultralytics==8.2.70
【模型可以检测出类别】
pneumonia negative
pneumonia positive
【训练信息】
| 参数 | 值 |
| 训练集图片数 | 3948 |
| 验证集图片数 | 633 |
| 训练map | 74.7% |
| 训练精度(Precision) | 73.2% |
| 训练召回率(Recall) | 73.6% |
【训练数据集(注意由于数据集优化可能和训练数据集有差异)】
https://blog.csdn.net/FL1623863129/article/details/142025950?spm=1001.2014.3001.5502
【部分实现源码】
class Ui_MainWindow(QtWidgets.QMainWindow):signal = QtCore.pyqtSignal(str, str)def setupUi(self):self.setObjectName("MainWindow")self.resize(1280, 728)self.centralwidget = QtWidgets.QWidget(self)self.centralwidget.setObjectName("centralwidget")self.weights_dir = './weights'self.picture = QtWidgets.QLabel(self.centralwidget)self.picture.setGeometry(QtCore.QRect(260, 10, 1010, 630))self.picture.setStyleSheet("background:black")self.picture.setObjectName("picture")self.picture.setScaledContents(True)self.label_2 = QtWidgets.QLabel(self.centralwidget)self.label_2.setGeometry(QtCore.QRect(10, 10, 81, 21))self.label_2.setObjectName("label_2")self.cb_weights = QtWidgets.QComboBox(self.centralwidget)self.cb_weights.setGeometry(QtCore.QRect(10, 40, 241, 21))self.cb_weights.setObjectName("cb_weights")self.cb_weights.currentIndexChanged.connect(self.cb_weights_changed)self.label_3 = QtWidgets.QLabel(self.centralwidget)self.label_3.setGeometry(QtCore.QRect(10, 70, 72, 21))self.label_3.setObjectName("label_3")self.hs_conf = QtWidgets.QSlider(self.centralwidget)self.hs_conf.setGeometry(QtCore.QRect(10, 100, 181, 22))self.hs_conf.setProperty("value", 25)self.hs_conf.setOrientation(QtCore.Qt.Horizontal)self.hs_conf.setObjectName("hs_conf")self.hs_conf.valueChanged.connect(self.conf_change)self.dsb_conf = QtWidgets.QDoubleSpinBox(self.centralwidget)self.dsb_conf.setGeometry(QtCore.QRect(200, 100, 51, 22))self.dsb_conf.setMaximum(1.0)self.dsb_conf.setSingleStep(0.01)self.dsb_conf.setProperty("value", 0.25)self.dsb_conf.setObjectName("dsb_conf")self.dsb_conf.valueChanged.connect(self.dsb_conf_change)self.dsb_iou = QtWidgets.QDoubleSpinBox(self.centralwidget)self.dsb_iou.setGeometry(QtCore.QRect(200, 160, 51, 22))self.dsb_iou.setMaximum(1.0)self.dsb_iou.setSingleStep(0.01)self.dsb_iou.setProperty("value", 0.45)self.dsb_iou.setObjectName("dsb_iou")self.dsb_iou.valueChanged.connect(self.dsb_iou_change)self.hs_iou = QtWidgets.QSlider(self.centralwidget)self.hs_iou.setGeometry(QtCore.QRect(10, 160, 181, 22))self.hs_iou.setProperty("value", 45)self.hs_iou.setOrientation(QtCore.Qt.Horizontal)self.hs_iou.setObjectName("hs_iou")self.hs_iou.valueChanged.connect(self.iou_change)self.label_4 = QtWidgets.QLabel(self.centralwidget)self.label_4.setGeometry(QtCore.QRect(10, 130, 72, 21))self.label_4.setObjectName("label_4")self.label_5 = QtWidgets.QLabel(self.centralwidget)self.label_5.setGeometry(QtCore.QRect(10, 210, 72, 21))self.label_5.setObjectName("label_5")self.le_res = QtWidgets.QTextEdit(self.centralwidget)self.le_res.setGeometry(QtCore.QRect(10, 240, 241, 400))self.le_res.setObjectName("le_res")self.setCentralWidget(self.centralwidget)self.menubar = QtWidgets.QMenuBar(self)self.menubar.setGeometry(QtCore.QRect(0, 0, 1110, 30))self.menubar.setObjectName("menubar")self.setMenuBar(self.menubar)self.statusbar = QtWidgets.QStatusBar(self)self.statusbar.setObjectName("statusbar")self.setStatusBar(self.statusbar)self.toolBar = QtWidgets.QToolBar(self)self.toolBar.setToolButtonStyle(QtCore.Qt.ToolButtonTextBesideIcon)self.toolBar.setObjectName("toolBar")self.addToolBar(QtCore.Qt.TopToolBarArea, self.toolBar)self.actionopenpic = QtWidgets.QAction(self)icon = QtGui.QIcon()icon.addPixmap(QtGui.QPixmap(":/images/1.png"), QtGui.QIcon.Normal, QtGui.QIcon.Off)self.actionopenpic.setIcon(icon)self.actionopenpic.setObjectName("actionopenpic")self.actionopenpic.triggered.connect(self.open_image)self.action = QtWidgets.QAction(self)icon1 = QtGui.QIcon()icon1.addPixmap(QtGui.QPixmap(":/images/2.png"), QtGui.QIcon.Normal, QtGui.QIcon.Off)self.action.setIcon(icon1)self.action.setObjectName("action")self.action.triggered.connect(self.open_video)self.action_2 = QtWidgets.QAction(self)icon2 = QtGui.QIcon()icon2.addPixmap(QtGui.QPixmap(":/images/3.png"), QtGui.QIcon.Normal, QtGui.QIcon.Off)self.action_2.setIcon(icon2)self.action_2.setObjectName("action_2")self.action_2.triggered.connect(self.open_camera)self.actionexit = QtWidgets.QAction(self)icon3 = QtGui.QIcon()icon3.addPixmap(QtGui.QPixmap(":/images/4.png"), QtGui.QIcon.Normal, QtGui.QIcon.Off)self.actionexit.setIcon(icon3)self.actionexit.setObjectName("actionexit")self.actionexit.triggered.connect(self.exit)self.toolBar.addAction(self.actionopenpic)self.toolBar.addAction(self.action)self.toolBar.addAction(self.action_2)self.toolBar.addAction(self.actionexit)self.retranslateUi()QtCore.QMetaObject.connectSlotsByName(self)self.init_all()【使用步骤】
使用步骤：
（1）首先根据官方框架https://github.com/ultralytics/ultralytics安装教程安装好yolov8环境，并安装好pyqt5
（2）切换到自己安装的yolov8环境后，并切换到源码目录，执行python main.py即可运行启动界面，进行相应的操作即可
【提供文件】
python源码
yolov8s.onnx模型（不提供pytorch模型）
训练的map,P,R曲线图(在weights\results.png)
测试图片（在test_img文件夹下面）
【源码下载地址】
https://download.csdn.net/download/FL1623863129/89726061
