基于YOLOv8的内窥镜病变检测系统：从数据集构建到UI界面实现

1. 引言

内窥镜技术在医疗诊断中扮演着越来越重要的角色，它能够帮助医生直接观察人体内部器官的状况。然而，内窥镜检查产生的图像数量庞大，人工分析耗时且容易出错。本文将详细介绍如何使用YOLOv8目标检测算法构建一个完整的内窥镜病变检测系统，包括数据集准备、模型训练、性能评估以及用户界面开发。

本系统具有以下特点：

• 采用最新的YOLOv8算法实现高精度病变检测
• 包含完整的图形用户界面，方便医护人员使用
• 提供详细的数据集构建和增强方法
• 包含完整的代码实现，可直接应用于实际场景

2. 相关工作

2.1 内窥镜图像分析研究现状

近年来，深度学习在内窥镜图像分析领域取得了显著进展。传统方法主要依赖手工特征提取和机器学习分类器，而现代深度学习方法能够自动学习图像特征，显著提高了检测准确率。

2.2 YOLO系列算法发展

YOLO(You Only Look Once)系列算法因其出色的速度和精度平衡而广受欢迎。YOLOv8作为最新版本，在保持实时性的同时进一步提升了检测精度，特别适合医疗图像分析场景。

3. 数据集准备

3.1 公开数据集介绍

以下是几个可用于内窥镜病变检测的公开数据集：

1. Kvasir-SEG