【完整源码+数据集+部署教程】医学报告图像分割系统源码和数据集：改进yolo11-HGNetV2

背景意义

研究背景与意义
随着医学影像技术的快速发展，医学图像的分析与处理在临床诊断、疾病预防和治疗方案制定中扮演着越来越重要的角色。医学图像分割作为计算机视觉领域的一项关键技术，旨在从复杂的医学图像中提取出感兴趣的区域，帮助医生更准确地识别病变、评估病情和制定治疗方案。近年来，深度学习技术的进步，尤其是目标检测和分割模型的不断演化，为医学图像分割提供了新的解决方案。

YOLO（You Only Look Once）系列模型因其高效的实时处理能力和良好的准确性，已成为医学图像分割领域的重要工具。尤其是YOLOv11的改进版本，结合了更先进的网络结构和训练策略，能够在处理复杂的医学图像时实现更高的精度和更快的速度。通过对医学图像进行精确的分割，能够有效提高临床医生的工作效率，减少误诊率，从而提升患者的治疗效果。

本研究旨在基于改进的YOLOv11模型，构建一个高效的医学报告图像分割系统。该系统将利用一个包含2000幅医学图像的数据集，专注于单一类别的医学标签（medicine-label-gZ4c），为医学图像分析提供精准的分割结果。通过对数据集的深度学习训练，系统将不断优化其分割性能，力求在实际应用中实现更高的准确性和可靠性。

此外，随着医学影像数据的日益增长，传统的手动标注和分析方法已难以满足需求。基于深度学习的自动化分割系统不仅能够减轻医生的工作负担，还能为医学研究提供更为丰富的数据支持。通过本项目的实施，期望能够推动医学图像分割技术的发展，促进其在临床应用中的广泛普及，为提升医疗服务质量贡献力量。

图片效果

数据集信息

本项目数据集信息介绍

本项目旨在改进YOLOv11的医学报告图像分割系统，为此我们构建了一个专门针对医学图像分割的高质量数据集，命名为“MedicineSegmentation”。该数据集的设计目标是为医学图像分析提供强有力的支持，尤其是在对医学报告中关键区域的自动分割和识别方面。数据集中包含的类别数量为1，具体类别为“medicine-label-gZ4c”，这一类别涵盖了医学图像中所需分割的特定区域，确保模型能够有效识别和处理医学图像中的重要信息。

在数据集的构建过程中，我们收集了大量的医学图像，涵盖了不同类型的医学报告和成像技术，包括但不限于X光片、CT扫描和MRI图像。每幅图像都经过精心标注，确保其标签的准确性和一致性，以便为YOLOv11模型的训练提供高质量的输入数据。这种高质量的标注不仅有助于提高模型的分割精度，还能增强其在实际应用中的可靠性。

数据集的多样性和丰富性使其成为医学图像分割研究的重要资源。通过对不同类型医学图像的分析，模型能够学习到多种特征和模式，从而提高其在复杂场景下的适应能力。此外，我们还注重数据集的平衡性，确保不同图像类型的样本数量相对均衡，以避免模型在训练过程中出现偏倚现象。

总之，本项目的“MedicineSegmentation”数据集为改进YOLOv11的医学报告图像分割系统提供了坚实的基础，期待通过这一数据集的应用，推动医学图像分析技术的发展，为临床诊断和治疗提供更为精准的辅助工具。

核心代码

以下是经过简化和注释的核心代码部分：

导入必要的模块

from ultralytics.engine.predictor import BasePredictor
from ultralytics.engine.results import Results
from ultralytics.utils import ops

class DetectionPredictor(BasePredictor):
“”"
DetectionPredictor类用于基于检测模型进行预测，继承自BasePredictor类。
“”"

def postprocess(self, preds, img, orig_imgs):"""对预测结果进行后处理，并返回Results对象的列表。参数:preds: 模型的预测结果img: 输入图像orig_imgs: 原始图像（可能是torch.Tensor或numpy数组）返回:results: 包含处理后结果的Results对象列表"""# 应用非极大值抑制（NMS）来过滤预测框preds = ops.non_max_suppression(preds,self.args.conf,  # 置信度阈值self.args.iou,    # IOU阈值agnostic=self.args.agnostic_nms,  # 是否使用类别无关的NMSmax_det=self.args.max_det,  # 最大检测框数量classes=self.args.classes,   # 需要检测的类别)# 如果输入的原始图像不是列表，则将其转换为numpy数组if not isinstance(orig_imgs, list):orig_imgs = ops.convert_torch2numpy_batch(orig_imgs)results = []  # 存储处理后的结果for i, pred in enumerate(preds):orig_img = orig_imgs[i]  # 获取对应的原始图像# 将预测框的坐标缩放到原始图像的尺寸pred[:, :4] = ops.scale_boxes(img.shape[2:], pred[:, :4], orig_img.shape)img_path = self.batch[0][i]  # 获取图像路径# 创建Results对象并添加到结果列表中results.append(Results(orig_img, path=img_path, names=self.model.names, boxes=pred))return results  # 返回处理后的结果列表

代码说明：
导入模块：导入了进行预测和结果处理所需的模块。
DetectionPredictor类：该类继承自BasePredictor，用于实现基于YOLO模型的目标检测预测。
postprocess方法：该方法对模型的预测结果进行后处理，包括应用非极大值抑制（NMS）来过滤重叠的预测框，并将预测框的坐标缩放到原始图像的尺寸。
结果存储：处理后的结果被存储在Results对象中，并最终返回一个包含所有结果的列表。
这个程序文件 predict.py 是一个用于目标检测的预测类，继承自 BasePredictor 类，属于 Ultralytics YOLO 框架的一部分。该类的主要功能是处理目标检测模型的预测结果，并将其后处理为可用的格式。

在文件开头，导入了必要的模块，包括 BasePredictor、Results 和 ops，这些模块提供了基础的预测功能、结果处理以及一些操作函数。

DetectionPredictor 类中定义了一个 postprocess 方法，该方法用于对模型的预测结果进行后处理。具体来说，它接收三个参数：preds（模型的预测结果）、img（输入图像）和 orig_imgs（原始图像）。在方法内部，首先调用 ops.non_max_suppression 函数对预测结果进行非极大值抑制，以去除冗余的框，并根据给定的置信度阈值、IoU 阈值等参数进行过滤。

接下来，代码检查 orig_imgs 是否为列表类型。如果不是，说明输入的图像是一个 PyTorch 张量，此时需要将其转换为 NumPy 数组。转换后，程序会创建一个空的 results 列表，用于存储每个图像的处理结果。

然后，程序遍历每个预测结果，获取对应的原始图像，并对预测框进行缩放，以适应原始图像的尺寸。最后，将处理后的结果封装成 Results 对象，包括原始图像、图像路径、模型名称和预测框信息，并将其添加到 results 列表中。

最终，postprocess 方法返回包含所有处理结果的列表，供后续使用。这段代码展示了如何将目标检测模型的输出结果进行有效处理，以便于后续的分析和展示。

10.4 deconv.py
以下是经过简化和注释的核心代码部分：

import math
import torch
from torch import nn
from einops.layers.torch import Rearrange

定义一个自定义的卷积层类 Conv2d_cd
class Conv2d_cd(nn.Module):
def init(self, in_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=1,
padding=1, dilation=1, groups=1, bias=False, theta=1.0):
super(Conv2d_cd, self).init()
# 初始化标准的2D卷积层
self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=kernel_size, stride=stride, padding=padding, dilation=dilation, groups=groups, bias=bias)
self.theta = theta # 可调参数 theta

def get_weight(self):# 获取卷积层的权重conv_weight = self.conv.weightconv_shape = conv_weight.shape  # 获取权重的形状# 将权重重排为 (c_in, c_out, k1*k2) 的形状conv_weight = Rearrange('c_in c_out k1 k2 -> c_in c_out (k1 k2)')(conv_weight)# 创建一个新的权重张量并初始化为0conv_weight_cd = torch.zeros(conv_shape[0], conv_shape[1], 3 * 3, device=conv_weight.device, dtype=conv_weight.dtype)# 将原权重复制到新权重张量conv_weight_cd[:, :, :] = conv_weight[:, :, :]# 计算新的权重conv_weight_cd[:, :, 4] = conv_weight[:, :, 4] - conv_weight[:, :, :].sum(2)# 重排回原来的形状conv_weight_cd = Rearrange('c_in c_out (k1 k2) -> c_in c_out k1 k2', k1=conv_shape[2], k2=conv_shape[3])(conv_weight_cd)return conv_weight_cd, self.conv.bias  # 返回新的权重和偏置

定义一个自定义的卷积层类 Conv2d_ad
class Conv2d_ad(nn.Module):
def init(self, in_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=1,
padding=1, dilation=1, groups=1, bias=False, theta=1.0):
super(Conv2d_ad, self).init()
self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=kernel_size, stride=stride, padding=padding, dilation=dilation, groups=groups, bias=bias)
self.theta = theta

def get_weight(self):# 获取卷积层的权重conv_weight = self.conv.weightconv_shape = conv_weight.shape# 重排权重conv_weight = Rearrange('c_in c_out k1 k2 -> c_in c_out (k1 k2)')(conv_weight)# 计算新的权重conv_weight_ad = conv_weight - self.theta * conv_weight[:, :, [3, 0, 1, 6, 4, 2, 7, 8, 5]]# 重排回原来的形状conv_weight_ad = Rearrange('c_in c_out (k1 k2) -> c_in c_out k1 k2', k1=conv_shape[2], k2=conv_shape[3])(conv_weight_ad)return conv_weight_ad, self.conv.bias  # 返回新的权重和偏置

定义一个自定义的卷积层类 DEConv
class DEConv(nn.Module):
def init(self, dim):
super(DEConv, self).init()
# 初始化多个自定义卷积层
self.conv1_1 = Conv2d_cd(dim, dim, 3, bias=True)
self.conv1_2 = Conv2d_ad(dim, dim, 3, bias=True)
self.conv1_5 = nn.Conv2d(dim, dim, 3, padding=1, bias=True)

    self.bn = nn.BatchNorm2d(dim)  # 批归一化层self.act = nn.ReLU()  # 激活函数def forward(self, x):# 前向传播w1, b1 = self.conv1_1.get_weight()  # 获取第一个卷积层的权重和偏置w2, b2 = self.conv1_2.get_weight()  # 获取第二个卷积层的权重和偏置w5, b5 = self.conv1_5.weight, self.conv1_5.bias  # 获取最后一个卷积层的权重和偏置# 将所有权重和偏置相加w = w1 + w2 + w5b = b1 + b2 + b5# 使用加权后的卷积层进行卷积操作res = nn.functional.conv2d(input=x, weight=w, bias=b, stride=1, padding=1, groups=1)# 应用批归一化和激活函数res = self.bn(res)return self.act(res)def switch_to_deploy(self):# 部署模式下，合并卷积层的权重和偏置w1, b1 = self.conv1_1.get_weight()w2, b2 = self.conv1_2.get_weight()w5, b5 = self.conv1_5.weight, self.conv1_5.biasself.conv1_5.weight = torch.nn.Parameter(w1 + w2 + w5)  # 合并权重self.conv1_5.bias = torch.nn.Parameter(b1 + b2 + b5)  # 合并偏置# 删除不再需要的卷积层del self.conv1_1del self.conv1_2

下面的代码用于测试模型
if name == ‘main’:
data = torch.randn((1, 128, 64, 64)).cuda() # 创建一个随机输入数据
model = DEConv(128).cuda() # 初始化模型
output1 = model(data) # 前向传播得到输出
model.switch_to_deploy() # 切换到部署模式
output2 = model(data) # 再次前向传播得到输出
print(torch.allclose(output1, output2)) # 检查两个输出是否相近
代码说明：
Conv2d_cd 和 Conv2d_ad：这两个类实现了自定义的卷积层，分别用于不同的权重计算方式。get_weight 方法用于获取调整后的卷积权重。
DEConv：这个类组合了多个卷积层，并在前向传播中计算它们的输出。switch_to_deploy 方法用于合并卷积层的权重和偏置，以便在推理时减少计算量。
测试部分：在 main 中创建了一个随机输入并测试模型的输出是否一致，验证了模型的正确性。
这个程序文件 deconv.py 定义了一些自定义的卷积层以及一个组合这些卷积层的模块 DEConv。主要功能是实现一些特定的卷积操作，可能用于深度学习中的图像处理任务。

首先，文件导入了必要的库，包括 math、torch 和 torch.nn，以及一些用于张量重排的工具 Rearrange 和自定义的卷积模块 Conv。接着，定义了多个卷积类，每个类都继承自 nn.Module。

Conv2d_cd 类实现了一种特定的卷积操作。它在初始化时创建了一个标准的 2D 卷积层，并定义了一个 get_weight 方法，该方法对卷积权重进行重排和处理，返回处理后的权重和偏置。

Conv2d_ad 类类似，但在 get_weight 方法中进行了不同的权重调整，使用了一个参数 theta 来影响权重的计算。

Conv2d_rd 类则在前向传播中实现了条件逻辑，如果 theta 接近零，则执行标准卷积；否则，使用处理后的权重进行卷积操作。

Conv2d_hd 和 Conv2d_vd 类分别实现了不同的卷积权重处理逻辑，都是通过 get_weight 方法返回处理后的权重和偏置。

DEConv 类是一个更复杂的模块，它组合了前面定义的多个卷积层。它在初始化时创建了多个卷积层，并在 forward 方法中将这些卷积层的权重和偏置进行相加，最终通过一个标准的卷积操作得到输出。该类还包含了批归一化和激活函数的应用。

switch_to_deploy 方法用于将模型切换到部署模式，它将所有卷积层的权重和偏置合并到最后一个卷积层中，并删除前面的卷积层，以减少模型的复杂性和提高推理速度。

在文件的最后部分，提供了一个简单的测试示例，创建了一个随机输入数据并通过 DEConv 模型进行前向传播，随后切换到部署模式并再次进行前向传播，最后检查两次输出是否相等。

整体来看，这个文件实现了一些自定义的卷积操作，主要用于深度学习模型中的特定需求，可能涉及到图像处理或特征提取等任务。

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