基于YOLOv5的直肠息肉检测系统（含完整程序与数据）

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简介：
本项目开发了一种基于YOLOv5框架的直肠息肉自动检测系统，并提供了完整的代码和训练数据集。本段落详细介绍了如何基于YOLOv5架构构建直肠息肉检测系统的步骤。涵盖内容包括环境搭建、数据集创建、模型训练、ONNX格式转换、模型评估以及可视化等多个方面，并最终整合代码形成了友好直观的GUI界面。适用人群：医学影像分析人员、机器学习开发人员及从事疾病筛查的研发工程师等。使用场景及目标：帮助医疗专家通过自动检测技术辅助诊断直肠息肉相关病症；推动医学领域的数字化转型，实现对息肉进行高效准确检测的目标。项目注重高性能与易操作性，并探讨了进一步的技术升级方向，如多类别对象探测等方面的可能性。这将有助于系统的持续进步和完善。

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基于YOLOv5的直肠息肉检测系统（含完整程序与数据）

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本项目开发了一种基于YOLOv5框架的直肠息肉自动检测系统，并提供了完整的代码和训练数据集。本段落详细介绍了如何基于YOLOv5架构构建直肠息肉检测系统的步骤。涵盖内容包括环境搭建、数据集创建、模型训练、ONNX格式转换、模型评估以及可视化等多个方面，并最终整合代码形成了友好直观的GUI界面。适用人群：医学影像分析人员、机器学习开发人员及从事疾病筛查的研发工程师等。使用场景及目标：帮助医疗专家通过自动检测技术辅助诊断直肠息肉相关病症；推动医学领域的数字化转型，实现对息肉进行高效准确检测的目标。项目注重高性能与易操作性，并探讨了进一步的技术升级方向，如多类别对象探测等方面的可能性。这将有助于系统的持续进步和完善。

基于改良U-Net的结肠直肠息肉检测与分割方法：UNet_Polyp_Segmentation

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本文提出了一种改进的U-Net模型用于结肠和直肠息肉的自动检测与精确分割，旨在提高临床诊断效率及准确性。该研究利用深度学习技术优化了医学图像处理流程。使用改进的U-Net进行结肠直肠息肉检测和分割的研究采用了从CVC-ClinicDB网站下载的所有图像。这项研究由Bernal, J.、Sánchez, FJ、Fernández-Esparrach, G.、Gil, D.、Rodríguez, C. 和Vilariño, F.（2015年）在论文《WM-DOVA图可在结肠镜检查中准确显示息肉：医生的验证图与显着图》中提出，该研究发表于《计算机医学成像和图形学》，第43期，页码99至111。

基于改进U-Net的结肠直肠息肉检测与分割模型：unet_polyp_segmentation

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unet_polyp_segmentation采用改进的U-Net架构，专注于提高结肠直肠息肉的自动检测和精确分割性能，助力临床早期诊断。使用改进的U-Net进行结肠直肠息肉检测和分割。所有图像均从CVC-ClinicDB网站下载。Bernal等人（2015年）的研究表明，在结肠镜检查中WM-DOVA图能够准确显示息肉，并进行了医生验证与显著性分析，相关研究发表在《计算机医学成像和图形学》杂志第43卷的99至111页上。

改进U-Net在结肠直肠息肉检测与分割中的应用: unet_polyp_segmentation

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本研究针对结肠直肠息肉检测与分割问题，优化了U-Net模型，提升了病变区域识别精度和效率，有助于早期诊断和治疗。标题为unet_polyp_segmentation。使用改进的U-Net进行结肠直肠息肉检测和分割的研究中，所有图像均来自CVC-ClinicDB网站。该研究由Bernal, J.、Sánchez, FJ、Fernández-Esparrach, G.、Gil, D.、Rodríguez, C. 和Vilariño, F. 在2015年发表，他们在论文中提到WM-DOVA图可以在结肠镜检查中准确显示息肉，并与医生的验证结果进行了对比。相关研究已发布在《计算机医学成像和图形学》杂志第43期上，页码为99至111。

改进U-Net在结肠直肠息肉检测与分割中的应用：unet_polyp_segmentation

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本研究针对结肠直肠息肉的检测与分割问题，对经典U-Net模型进行了优化和改进，以提高其在医学图像处理任务中的准确性和效率。通过实验验证了改进方案的有效性，并为临床应用提供了新的技术路径。 unet_polyp_segmentation 使用改进的U-Net进行结肠直肠息肉的检测和分割。所有图像均从CVC-ClinicDB网站下载。Bernal等人（2015年）的研究表明，在结肠镜检查中使用WM-DOVA图可以准确显示息肉，其医生验证图与显着图具有较高的准确性。相关研究发表在《计算机医学成像和图形学》杂志第43期上，页码为99-111。

改进U-Net在结肠直肠息肉检测与分割中的应用：unet_polyp_segmentation

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本研究提出了一种基于改进U-Net模型的方法，专注于提高结肠直肠息肉的自动检测和精确分割性能，以辅助临床诊断。使用改进的U-Net进行结肠直肠息肉检测与分割的研究采用了从CVC-ClinicDB网站下载的所有图像。该研究基于Bernal, J.等人在2015年的研究成果《WM-DOVA图可在内镜检查中准确显示息肉：医生验证图与显著性图》（Computerized Medical Imaging and Graphics，43: 99-111）。

改进型U-Net在结肠直肠息肉检测与分割中的应用：unet_polyp_segmentation

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本文介绍了一种基于改进型U-Net模型在结肠直肠息肉检测和分割任务上的应用，通过实验验证了其有效性和优越性。标题简称为unet_polyp_segmentation。 unet_polyp_segmentation 使用改进的U-Net进行结肠直肠息肉的检测和分割。所有图像均从CVC-ClinicDB网站下载。Bernal等人（2015年）的研究指出WM-DOVA图可在结肠镜检查中准确显示息肉：医生的验证图与显著图相比具有优势。相关研究发表在《计算机医学成像和图形学》第43期，99-111页上。

改进型U-Net在结肠直肠息肉检测与分割中的应用：unet_polyp_segmentation

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本文介绍了改进型U-Net模型在结肠直肠息肉自动检测和精确分割的应用研究，通过实验验证了该方法的有效性和优越性。标题对应的代码为unet_polyp_segmentation。使用改进的U-Net进行结肠直肠息肉的检测和分割。所有图像均从CVC-ClinicDB网站下载。Bernal, J.，Sánchez, FJ，Fernández-Esparrach, G.，Gil, D.，Rodríguez, C. 和 Vilariño, F.(2015) 在《WM-DOVA图可在结肠镜检查中准确显示息肉：医生的验证图与显着图》一文中提到。该文章发表在计算机医学成像和图形学杂志第43期，页码为99-111。

结直肠息肉的医学影像数据集

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本数据集包含了丰富的结直肠息肉医学影像资料，旨在为相关疾病的诊断和研究提供精准的数据支持。 Kvasir数据集包含1000张息肉图像，这些图像的尺寸在332×487到1920×1072之间，并且每个图像中的息肉区域大小及形状各异。 CVC-ColonDB数据集由来自结肠镜检查中采集的15个不同序列中的380张图片组成，所有这些图片尺寸均为574×500。 CVC-ClinicDB数据集则包含了从25段结肠镜视频提取出的612张图像，每一张图像的大小都是384×288。 CVC-300包含有60张息肉样本图片，这些图片尺寸统一为574×500。 ETIS数据集是从34个不同的结肠镜检查视频中提取了196张图像组成的，所有这些图像的大小均为1225×966。