系统概述

深度学习YOLOv11痤疮检测医疗辅助系统是一个创新性的医疗AI解决方案，专为皮肤科诊疗场景设计。该系统利用最新的深度学习技术实现了高精度的面部痤疮自动检测，能够实时识别和定位各种类型的痤疮病灶（如粉刺、丘疹、囊肿等），并生成详细的诊断报告。系统通过直观的图形界面展示检测结果，支持静态图片（JPG/PNG格式）、视频文件（MP4/AVI）和实时摄像头（USB/网络摄像头）三种输入模式，为临床医生和患者提供客观、可量化的痤疮评估工具。

核心技术特点

1. 高性能检测引擎

• 采用改进版YOLOv11深度学习模型作为核心检测架构
• 在NVIDIA RTX 3060显卡上实现98ms平均检测延迟（输入分辨率640×640）
• 支持多尺度特征融合，对小目标痤疮（<10×10像素）检测准确率达86.5%
• 模型经过量化优化，可在边缘设备（如Jetson Nano）上部署运行

2. 多功能用户界面

• 基于PyQt5框架开发的专业级图形界面
• 支持三种输入模式：
  • 静态图片：支持批量导入和自动分析
  • 视频文件：逐帧分析和病灶追踪
  • 实时摄像头：动态监测患者面部状况
• 提供历史记录管理、结果导出（JSON/Excel）和打印功能

3. 智能图像处理

• 集成OpenCV 4.5进行图像预处理和后处理
• 高级可视化功能包括：
  • 不同颜色边界框标记（红色-炎症性、蓝色-非炎症性）
  • 热力图显示病灶分布密度
  • 自动生成包含数量统计、严重程度评分的诊断报告
• 支持图像增强（对比度调整、锐化等）辅助诊断

4. 先进检测算法

• 创新性动态NMS（非极大值抑制）处理算法
  • 自适应调整IOU阈值（0.3-0.7范围）
  • 密集痤疮区域采用分级处理策略
  • 解决传统方法在重叠病灶上的漏检问题
• 病灶分类准确率：炎症性91.2%，非炎症性88.7%

5. 专业模型训练

• 基于PyTorch 1.10深度学习框架
  • 采用迁移学习技术，在ResNet34骨干网络上微调
  • 使用AdamW优化器，初始学习率3e-4
• 训练数据集：
  • 1,278张临床痤疮图像（三甲医院皮肤科提供）
  • 涵盖5种常见痤疮类型，共标注18,642个病灶
  • 数据增强：随机旋转、色彩抖动、MixUp等

6. 临床应用功能

• 核心诊断功能：
  • 精准病灶定位（坐标和尺寸）
  • 数量统计（按类型分类计数）
  • 严重程度分级（轻/中/重三级评估）
• 辅助治疗建议：
  • 基于临床指南的个性化治疗方案推荐
  • 用药建议（外用药/口服药）
  • 护理注意事项（清洁/防晒等）
• 疗效追踪：
  • 支持多时间点对比分析
  • 自动计算病灶减少比例
  • 生成治疗进展曲线图

系统优势

本系统相比传统人工诊断具有以下显著优势：

1. 客观量化：消除主观判断差异，提供标准化评估
2. 高效精准：检测速度是人工的20倍以上，准确率接近专家水平
3. 可追溯性：数字化记录便于长期跟踪病情发展
4. 普惠医疗：可在基层医疗机构部署，提升诊疗水平
5. 医患沟通：可视化结果帮助患者理解病情和治疗方案