基于深度学习的肿瘤图像检测系统：YOLOv5+PyQT5 UI界面+数据集完整实现

1. 引言

随着医学影像学技术的发展，基于图像的肿瘤检测逐渐成为早期癌症诊断和治疗的重要工具。通过医学图像（如X射线、CT、MRI等）的分析，医生可以提前发现肿瘤的存在，从而采取相应的治疗措施，极大提高患者的生存率。然而，手动检查这些图像需要专业知识和大量的时间，且诊断过程中可能会受到医生疲劳和经验的限制。

近年来，深度学习技术在医学图像分析领域取得了显著的进展，特别是**卷积神经网络（CNN）**的广泛应用，显著提升了图像识别的准确率。YOLOv5作为一种高效的目标检测算法，能够在实时场景下对目标进行精准的定位和分类，因此被广泛应用于肿瘤检测任务中。

本文将详细介绍基于YOLOv5的肿瘤图像检测系统的构建过程，内容包括：数据集的准备与处理、YOLOv5模型的训练与优化、PyQT5开发UI界面、实时检测结果的展示等。文章会提供完整的代码，帮助读者快速实现一个功能完备的肿瘤检测系统。

---

2. 肿瘤图像检测的背景与挑战

2.1 肿瘤检测的必要性

肿瘤（尤其是早期肿瘤）往往在图像上呈现出微小且不规则的形状&