YOLOv8医学目标检测 | 恶性疟原虫识别系统+数据集+部署教程

源码包含：完整YOLOv8训练代码+数据集(带标注)+权重文件+直接可允许检测的yolo检测程序+直接部署教程/训练教程。

本项目基于最新的 YOLOv8 目标检测算法，构建了一个可用于医学图像分析的疟疾细胞检测系统，聚焦于识别图像中的 恶性疟原虫（Plasmodium falciparum）。配合完整的数据集与可视化界面，支持多种输入方式，适用于科研教学、AI竞赛与医学辅助诊断方向。

项目摘要

本项目集成了 YOLOv8目标检测模型 与 PyQt5图形化界面工具，实现对医学图像中 恶性疟原虫目标的快速识别。系统支持多种输入类型，运行便捷，并提供完整训练代码与部署教程，适合AI初学者与科研人员开箱即用、快速上手，助力医学图像智能化发展。

前言

随着人工智能与深度学习技术的发展，医学图像智能分析已成为辅助诊断的重要方向之一。疟疾作为一种影响全球数亿人口的重大传染病，其及时、准确的诊断对于控制疾病传播和降低死亡率至关重要。

传统显微镜检查方法依赖人工操作，效率低、易受主观因素影响。为解决这一难题，基于深度学习的目标检测方法被广泛应用于细胞与病原体的自动识别中。其中，YOLOv8 作为最新一代实时目标检测算法，凭借其高精度与高效率，在医学图像处理领域展现出巨大潜力。

本项目基于YOLOv8构建了一个专用于识别 恶性疟原虫（Plasmodium falciparum） 的目标检测系统，结合自定义数据集与图形化界面，提供完整的训练、部署、可视化流程，助力医学AI落地应用与科研实践。

一、软件核心功能介绍及效果演示

本项目集成了 YOLOv8 强大的目标检测能力与 PyQt5 可视化界面，打造了一套便捷、高效、可视化的医学图像识别工具，主要面向疟疾细胞中恶性疟原虫的检测需求。以下是系统核心功能介绍与实际运行演示说明：

二、软件效果演示

为了直观展示本系统基于 YOLOv8 模型的检测能力，我们设计了多种操作场景，涵盖静态图片、批量图片、视频以及实时摄像头流的检测演示。

（1）单图片检测演示

用户点击“选择图片”，即可加载本地图像并执行检测：

（2）多文件夹图片检测演示

用户可选择包含多张图像的文件夹，系统会批量检测并生成结果图。

（3）视频检测演示

支持上传视频文件，系统会逐帧处理并生成目标检测结果，可选保存输出视频：

（4）摄像头检测演示

实时检测是系统中的核心应用之一，系统可直接调用摄像头进行检测。由于原理和视频检测相同，就不重复演示了。

（5）保存图片与视频检测结果

用户可通过按钮勾选是否保存检测结果，所有检测图像自动加框标注并保存至指定文件夹，支持后续数据分析与复审。

三、模型的训练、评估与推理

YOLOv8是Ultralytics公司发布的新一代目标检测模型，采用更轻量的架构、更先进的损失函数（如CIoU、TaskAlignedAssigner）与Anchor-Free策略，在COCO等数据集上表现优异。
其核心优势如下：

• 高速推理，适合实时检测任务
• 支持Anchor-Free检测
• 支持可扩展的Backbone和Neck结构
• 原生支持ONNX导出与部署

3.1 YOLOv8的基本原理

YOLOv8 是 Ultralytics 发布的新一代实时目标检测模型，具备如下优势：

• 速度快：推理速度提升明显；
• 准确率高：支持 Anchor-Free 架构；
• 支持分类/检测/分割/姿态多任务；
• 本项目使用 YOLOv8 的 Detection 分支，训练时每类表情均标注为独立目标。

YOLOv8 由Ultralytics 于 2023 年 1 月 10 日发布，在准确性和速度方面具有尖端性能。在以往YOLO 版本的基础上，YOLOv8 引入了新的功能和优化，使其成为广泛应用中各种物体检测任务的理想选择。

YOLOv8原理图如下：

3.2 数据集准备与训练

采用 YOLO 格式的数据集结构如下：

dataset/
├── images/
│   ├── train/
│   └── val/
├── labels/
│   ├── train/
│   └── val/

每张图像有对应的 .txt 文件，内容格式为：

4 0.5096721233576642 0.352838390077821 0.3947600423357664 0.31825755058365757

分类包括（可自定义）：

3.3. 训练结果评估

训练完成后，将在 runs/detect/train 目录生成结果文件，包括：

• results.png：损失曲线和 mAP 曲线；
• weights/best.pt：最佳模型权重；
• confusion_matrix.png：混淆矩阵分析图。

若 mAP@0.5 达到 90% 以上，即可用于部署。

在深度学习领域，我们通常通过观察损失函数下降的曲线来评估模型的训练状态。YOLOv8训练过程中，主要包含三种损失：定位损失（box_loss）、分类损失（cls_loss）和动态特征损失（dfl_loss）。训练完成后，相关的训练记录和结果文件会保存在runs/目录下，具体内容如下：

3.4检测结果识别

使用 PyTorch 推理接口加载模型：

import cv2
from ultralytics import YOLO
import torch
from torch.serialization import safe_globals
from ultralytics.nn.tasks import DetectionModel

# 加入可信模型结构
safe_globals().add(DetectionModel)

# 加载模型并推理
model = YOLO('runs/detect/train/weights/best.pt')
results = model('test.jpg', save=True, conf=0.25)

# 获取保存后的图像路径
# 默认保存到 runs/detect/predict/ 目录
save_path = results[0].save_dir / results[0].path.name

# 使用 OpenCV 加载并显示图像
img = cv2.imread(str(save_path))
cv2.imshow('Detection Result', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

预测结果包含类别、置信度、边框坐标等信息。

四.YOLOV8+YOLOUI完整源码打包

本文涉及到的完整全部程序文件：包括python源码、数据集、训练代码、UI文件、测试图片视频等（见下图），获取方式见【4.2 完整源码下载】：

4.1 项目开箱即用

作者已将整个工程打包。包含已训练完成的权重，读者可不用自行训练直接运行检测。

运行项目只需输入下面命令。

python main.py

读者也可自行配置训练集，或使用打包好的数据集直接训练。

自行训练项目只需输入下面命令。

yolo detect train data=datasets/expression/loopy.yaml model=yolov8n.yaml pretrained=yolov8n.pt epochs=100 batch=16 lr0=0.001

4.2 完整源码

至项目实录视频下方获取：https://www.bilibili.com/video/BV1cqhGzvEZH/

包含：

📦完整项目源码

📦 预训练模型权重

🗂️ 数据集地址（含标注脚本）

总结

本项目基于最先进的 YOLOv8 目标检测算法，成功实现了针对恶性疟原虫（Plasmodium falciparum）的自动识别与定位，具有以下显著优势：

• 高效准确：YOLOv8的轻量级网络结构和Anchor-Free机制保证了高速度和高精度的检测性能。
• 多场景支持：涵盖单图像、批量图像、视频以及摄像头实时检测，满足不同用户需求。
• 完整生态链：从数据集标注、模型训练、推理，到可视化界面操作，提供端到端解决方案。
• 易用友好：PyQt5界面无命令行依赖，降低了非专业用户的上手门槛。
• 开源共享：提供完整源码、训练权重和标注数据，便于科研复现和二次开发。

该系统适合医学辅助诊断、AI科研教学、竞赛平台以及疟疾快速筛查应用，能够大幅提升显微镜图像检测效率，减少人工误差，推动医学智能化落地。