当前位置：首页 > news >正文

【完整源码+数据集+部署教程】脑部健康状态检测系统源码和数据集：改进yolo11-AIFI

news 2025/8/16 11:15:16

背景意义

研究背景与意义
随着现代医学影像技术的快速发展，脑部健康状态的检测与评估已成为神经科学和临床医学研究中的重要课题。脑部疾病的早期发现和及时干预对患者的康复至关重要。然而，传统的脑部健康评估方法往往依赖于专业医师的经验和判断，容易受到主观因素的影响，且在处理大量影像数据时效率较低。因此，基于计算机视觉的自动化检测系统应运而生，能够为脑部健康状态的评估提供更加客观和高效的解决方案。

本研究旨在基于改进的YOLOv11模型，构建一个高效的脑部健康状态检测系统。该系统利用深度学习技术，能够自动识别和分类脑部影像中的健康与病变状态。通过使用包含1800幅图像的hsbrain数据集，该数据集涵盖了“健康”和“病变”两种类别，为模型的训练和评估提供了丰富的样本基础。数据集的多样性和丰富性使得模型能够更好地学习到不同脑部状态的特征，从而提高检测的准确性和鲁棒性。

此外，随着人工智能技术的不断进步，YOLO系列模型在目标检测领域表现出色，具备实时性和高效性的优势。通过对YOLOv11的改进，结合数据集中的图像预处理和增强技术，本研究期望能够提升模型在脑部健康状态检测中的表现。这不仅有助于推动脑部疾病的早期筛查和诊断，还能为临床医生提供有力的辅助工具，降低误诊率，提高患者的治疗效果。

综上所述，基于改进YOLOv11的脑部健康状态检测系统的研究，不仅具有重要的学术价值，还有助于推动医学影像分析技术的发展，为脑部疾病的早期发现和干预提供新的思路和方法。

图片效果

在这里插入图片描述

数据集信息

本项目数据集信息介绍

本项目所使用的数据集名为“hsbrain”，旨在为改进YOLOv11的脑部健康状态检测系统提供强有力的支持。该数据集专注于脑部健康状态的分类，涵盖了两种主要类别：健康（healthy）和疾病（sick）。通过对这两类数据的深入分析与训练，我们希望能够提高系统在脑部健康状态检测中的准确性和鲁棒性。

数据集中的样本来源广泛，涵盖了不同年龄段、性别和种族的个体，确保了数据的多样性和代表性。每个样本均经过专业医学人员的标注，确保了健康与疾病状态的准确分类。数据集中的图像不仅包括常规的脑部扫描图像，还涵盖了不同病理状态下的脑部影像，以便于系统学习到更为复杂的特征和模式。这种多样化的样本选择使得模型在实际应用中能够更好地适应不同的临床场景。

在数据预处理阶段，我们对图像进行了标准化处理，以消除不同成像设备和技术带来的影响。同时，为了增强模型的泛化能力，我们还应用了数据增强技术，包括旋转、缩放和翻转等操作，以增加训练样本的多样性。这些措施不仅提高了模型的训练效果，也为其在真实世界应用中的表现奠定了坚实的基础。

总之，hsbrain数据集为本项目提供了丰富的训练素材，通过对健康与疾病状态的有效分类，我们期望在脑部健康状态检测领域取得显著的进展。这一数据集的构建与应用，将为未来的脑部疾病早期诊断和干预提供重要的技术支持。
在这里插入图片描述

核心代码

以下是经过简化并添加详细中文注释的核心代码部分：

import torch
import torch.nn as nn
from timm.models.layers import DropPath, trunc_normal_

定义卷积层和批归一化的组合模块
class ConvBN(torch.nn.Sequential):
def init(self, in_planes, out_planes, kernel_size=1, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, with_bn=True):
super().init()
# 添加卷积层
self.add_module(‘conv’, torch.nn.Conv2d(in_planes, out_planes, kernel_size, stride, padding, dilation, groups))
# 如果需要，添加批归一化层
if with_bn:
self.add_module(‘bn’, torch.nn.BatchNorm2d(out_planes))
# 初始化批归一化的权重和偏置
torch.nn.init.constant_(self.bn.weight, 1)
torch.nn.init.constant_(self.bn.bias, 0)

定义StarNet中的基本模块
class Block(nn.Module):
def init(self, dim, mlp_ratio=3, drop_path=0.):
super().init()
# 深度可分离卷积
self.dwconv = ConvBN(dim, dim, 7, 1, (7 - 1) // 2, groups=dim, with_bn=True)
# 两个1x1卷积，用于特征变换
self.f1 = ConvBN(dim, mlp_ratio * dim, 1, with_bn=False)
self.f2 = ConvBN(dim, mlp_ratio * dim, 1, with_bn=False)
# 变换后的特征再通过一个1x1卷积
self.g = ConvBN(mlp_ratio * dim, dim, 1, with_bn=True)
# 另一个深度可分离卷积
self.dwconv2 = ConvBN(dim, dim, 7, 1, (7 - 1) // 2, groups=dim, with_bn=False)
self.act = nn.ReLU6() # 激活函数
# 随机深度
self.drop_path = DropPath(drop_path) if drop_path > 0. else nn.Identity()

def forward(self, x):input = x  # 保存输入x = self.dwconv(x)  # 深度可分离卷积x1, x2 = self.f1(x), self.f2(x)  # 特征变换x = self.act(x1) * x2  # 元素级乘法x = self.dwconv2(self.g(x))  # 进一步处理x = input + self.drop_path(x)  # 残差连接return x

定义StarNet模型
class StarNet(nn.Module):
def init(self, base_dim=32, depths=[3, 3, 12, 5], mlp_ratio=4, drop_path_rate=0.0, num_classes=1000, **kwargs):
super().init()
self.num_classes = num_classes
self.in_channel = 32
# stem层，初始卷积层
self.stem = nn.Sequential(ConvBN(3, self.in_channel, kernel_size=3, stride=2, padding=1), nn.ReLU6())
dpr = [x.item() for x in torch.linspace(0, drop_path_rate, sum(depths))] # 随机深度
# 构建网络的各个阶段
self.stages = nn.ModuleList()
cur = 0
for i_layer in range(len(depths)):
embed_dim = base_dim * 2 ** i_layer # 当前层的特征维度
down_sampler = ConvBN(self.in_channel, embed_dim, 3, 2, 1) # 下采样
self.in_channel = embed_dim
blocks = [Block(self.in_channel, mlp_ratio, dpr[cur + i]) for i in range(depths[i_layer])] # 添加Block
cur += depths[i_layer]
self.stages.append(nn.Sequential(down_sampler, *blocks)) # 添加到阶段中

    # 初始化权重self.apply(self._init_weights)def _init_weights(self, m):# 权重初始化if isinstance(m, (nn.Linear, nn.Conv2d)):trunc_normal_(m.weight, std=.02)  # 截断正态分布初始化if isinstance(m, nn.Linear) and m.bias is not None:nn.init.constant_(m.bias, 0)  # 偏置初始化为0elif isinstance(m, (nn.LayerNorm, nn.BatchNorm2d)):nn.init.constant_(m.bias, 0)  # 偏置初始化为0nn.init.constant_(m.weight, 1.0)  # 权重初始化为1.0def forward(self, x):features = []x = self.stem(x)  # 输入经过stem层features.append(x)  # 保存特征for stage in self.stages:x = stage(x)  # 经过每个阶段features.append(x)  # 保存特征return features  # 返回所有特征

定义不同版本的StarNet模型
def starnet_s1(pretrained=False, **kwargs):
model = StarNet(24, [2, 2, 8, 3], **kwargs)
return model

def starnet_s2(pretrained=False, **kwargs):
model = StarNet(32, [1, 2, 6, 2], **kwargs)
return model

def starnet_s3(pretrained=False, **kwargs):
model = StarNet(32, [2, 2, 8, 4], **kwargs)
return model

def starnet_s4(pretrained=False, **kwargs):
model = StarNet(32, [3, 3, 12, 5], **kwargs)
return model
代码核心部分说明：
ConvBN类：封装了卷积层和批归一化层，便于构建网络中的卷积模块。
Block类：实现了StarNet的基本构建块，包含深度可分离卷积和元素级乘法操作。
StarNet类：构建整个网络结构，包括stem层和多个阶段，每个阶段由多个Block组成。
权重初始化：通过_init_weights方法对网络中的权重进行初始化，以提高训练效果。
模型定义函数：提供了不同版本的StarNet模型构建函数，便于用户根据需求选择不同的网络结构。
这个程序文件实现了一个名为StarNet的神经网络模型，主要用于深度学习任务。StarNet的设计理念是尽量简化，以突出元素级乘法的关键贡献。文件中包含了模型的定义、各个模块的实现以及预训练模型的加载功能。

首先，文件引入了必要的库，包括PyTorch和一些用于构建模型的层。接着，定义了一个字典model_urls，其中存储了不同版本的StarNet模型的预训练权重下载链接。

接下来，定义了一个ConvBN类，该类继承自torch.nn.Sequential，用于构建卷积层和批归一化层。构造函数中初始化了卷积层和可选的批归一化层，并对批归一化的权重和偏置进行了初始化。

然后，定义了一个Block类，这是StarNet的基本构建块。每个Block包含了深度可分离卷积、两个全连接层和一个ReLU6激活函数。Block的前向传播方法中，输入首先经过深度卷积，然后分别通过两个全连接层，最后通过元素级乘法进行融合，最终再经过另一个深度卷积和残差连接输出。

StarNet类是整个模型的核心，包含了多个Block的堆叠和网络的整体结构。它的构造函数中定义了输入通道、各个阶段的深度、MLP比例和随机丢弃率等参数，并构建了一个stem层用于处理输入图像。模型的每个阶段由下采样层和多个Block组成。模型还实现了权重初始化的方法，以确保模型在训练开始时具有良好的性能。

在文件的最后部分，定义了一些函数用于创建不同规模的StarNet模型，如starnet_s1、starnet_s2等。这些函数允许用户选择是否加载预训练权重，并根据需要传递其他参数。

总体而言，这个程序文件展示了StarNet模型的结构和实现细节，强调了其设计的简洁性和有效性，适合用于各种视觉任务。

10.4 val.py
以下是经过简化并注释的核心代码部分，主要保留了YOLO检测验证器的核心功能和逻辑：

import os
import torch
from ultralytics.engine.validator import BaseValidator
from ultralytics.utils import LOGGER, ops
from ultralytics.utils.metrics import DetMetrics, box_iou

class DetectionValidator(BaseValidator):
“”"
基于检测模型的验证器类，继承自BaseValidator。
“”"

def __init__(self, dataloader=None, save_dir=None, args=None):"""初始化检测模型，设置必要的变量和参数。"""super().__init__(dataloader, save_dir, args)self.metrics = DetMetrics(save_dir=self.save_dir)  # 初始化检测指标self.iouv = torch.linspace(0.5, 0.95, 10)  # 定义IOU阈值范围def preprocess(self, batch):"""对图像批次进行预处理。"""# 将图像数据转移到设备上并进行归一化处理batch["img"] = batch["img"].to(self.device, non_blocking=True) / 255for k in ["batch_idx", "cls", "bboxes"]:batch[k] = batch[k].to(self.device)return batchdef postprocess(self, preds):"""对预测结果应用非极大值抑制（NMS）。"""return ops.non_max_suppression(preds,self.args.conf,self.args.iou,multi_label=True,max_det=self.args.max_det,)def update_metrics(self, preds, batch):"""更新检测指标。"""for si, pred in enumerate(preds):# 处理每个预测结果pbatch = self._prepare_batch(si, batch)  # 准备批次数据cls, bbox = pbatch.pop("cls"), pbatch.pop("bbox")  # 获取真实标签if len(pred) == 0:continue  # 如果没有预测结果，跳过predn = self._prepare_pred(pred, pbatch)  # 准备预测数据# 计算TP（真正例）等指标stat = self._process_batch(predn, bbox, cls)# 更新指标self.metrics.process(**stat)def _process_batch(self, detections, gt_bboxes, gt_cls):"""计算正确预测矩阵。"""iou = box_iou(gt_bboxes, detections[:, :4])  # 计算IOUreturn self.match_predictions(detections[:, 5], gt_cls, iou)  # 匹配预测与真实标签def get_stats(self):"""返回指标统计信息。"""stats = self.metrics.results_dict  # 获取指标结果字典return statsdef print_results(self):"""打印每个类别的训练/验证集指标。"""pf = "%22s" + "%11i" * 2 + "%11.3g" * len(self.metrics.keys)  # 打印格式LOGGER.info(pf % ("all", self.seen, self.metrics.mean_results()))  # 打印总体结果

代码说明：
DetectionValidator类：这是一个用于YOLO模型验证的类，继承自BaseValidator，负责处理验证过程中的数据预处理、后处理和指标更新。

__init__方法：初始化验证器，设置必要的参数和指标。DetMetrics用于计算检测指标。

preprocess方法：对输入的图像批次进行预处理，包括将图像转移到指定设备并进行归一化。

postprocess方法：应用非极大值抑制（NMS）来过滤预测结果，减少重叠框。

update_metrics方法：更新检测指标，通过处理每个预测结果与真实标签的比较，计算TP等统计信息。

_process_batch方法：计算预测框与真实框之间的IOU，并返回匹配结果。

get_stats方法：返回当前的指标统计信息。

print_results方法：打印整体和每个类别的验证结果，便于分析模型性能。

以上代码和注释为YOLO检测验证器的核心功能提供了清晰的理解，适合进行模型验证和性能评估。

这个程序文件 val.py 是一个用于目标检测模型验证的类，继承自 BaseValidator。它主要用于在训练过程中评估 YOLO（You Only Look Once）模型的性能，计算各种指标并生成可视化结果。

首先，程序导入了一些必要的库，包括 os、numpy 和 torch，以及来自 ultralytics 包的多个模块，这些模块提供了数据处理、模型验证、日志记录和绘图等功能。

DetectionValidator 类的构造函数初始化了一些重要的变量和设置，包括数据加载器、保存目录、进度条、参数和回调函数。它还定义了一些用于计算指标的属性，如 DetMetrics 用于存储检测指标，iou 用于计算不同的交并比（IoU）值。