基于深度学习的医学图像肺炎预测系统

设计并实现一个深度学习医学图像疾病预测系统，集成 DenseNet121、ResNet18、YOLOv8 三种先进深度学习模型，结合 Flask 框架开发全效 Web 应用，为临床肺炎诊断提供智能化辅助工具，该系统能实现胸部X光图像分类与病灶定位功能，还依靠模块化评估系统、Web 部署优化，契合临床诊断对准确性、实时性、可访问性的要求。
本项目集成了肺炎图像智能诊断的多项核心功能模块，主要包括图像上传、肺炎分类、病灶定位及诊断结果可视化。系统支持用户通过Web界面上传胸部X光图像，后端自动调用深度学习模型（DenseNet121、ResNet18、YOLOv8）进行图像分类与病灶检测，实现对肺炎的辅助诊断。分类模块可识别是否患有肺炎，定位模块则标注出疑似病灶区域。所有功能通过Flask框架集成，提供实时、轻量化、一体化的诊断服务路径，极大提升了用户操作便捷性和诊断效率。

项目全部我一个人实现，负责系统架构设计、模型集成部署及前后端交互实现等关键任务。项目采用Python语言开发，核心技术包括PyTorch深度学习框架、YOLOv8目标检测算法、DenseNet121与ResNet18图像分类模型，以及Flask轻量级Web框架构建前后端服务。系统通过调用训练好的深度学习模型，实现用户上传X光图像后自动完成肺炎分类与病灶定位，并将结果通过网页可视化展示。项目中重点解决了模型推理效率与Web端响应速度的优化问题，通过引入模型量化与图像预处理手段有效降低延迟。此外，在数据处理环节使用图像增强与伪标签技术扩充训练数据，提高了模型的泛化能力。整体系统具有部署轻量、界面友好、预测准确的特点，适用于基层医疗机构辅助肺炎早筛。