基于YOLOv11的内窥镜息肉检测系统：从Kvasir-SEG数据集到UI界面实现

引言

结直肠癌是全球第三大常见癌症，而息肉是结直肠癌的主要前体病变。早期检测和切除息肉可以显著降低结直肠癌的发病率和死亡率。近年来，深度学习技术在医学图像分析领域取得了显著进展，特别是在内窥镜图像中的息肉检测方面。本文将详细介绍如何使用YOLOv11算法构建一个完整的息肉检测系统，包括数据处理、模型训练、性能评估以及用户界面开发。

1. 息肉检测与Kvasir-SEG数据集概述

1.1 息肉检测的临床意义

息肉检测在胃肠镜检查中至关重要，具有以下临床价值：

• 早期癌症筛查：约80%的结直肠癌由腺瘤性息肉发展而来
• 减少漏诊率：人工检查的息肉漏诊率高达22-28%
• 提高检查效率：辅助医生快速定位可疑病变区域
• 标准化评估：减少不同医生之间的诊断差异

1.2 Kvasir-SEG数据集介绍

Kvasir-SEG是由挪威Simula研究实验室发布的公开内窥镜图像数据集，专门用于息肉分割和检测研究。数据集包含：

• 1000张高分辨率图像：来自真实的内窥镜检查，涵盖各种息肉形态
• 像素级标注：每张图像都有精确的息肉边界标注