摘要：肾结石是泌尿系统常见疾病之一，及时准确的诊断对患者治疗至关重要。传统的肾结石诊断依赖于放射科医生对CT影像的人工判读，存在主观性强、效率低、容易疲劳等问题。为提高肾结石诊断的准确性和效率，本研究提出了一种基于深度学习的肾结石智能检测系统。
项目概览
项目简介
本系统采用ResNet50卷积神经网络作为基础架构，利用迁移学习技术将ImageNet预训练权重迁移至肾结石检测任务。数据集包含2800张高质量CT图像，分为正常（Normal）和结石（Stone）两类，按照8:1:1的比例划分为训练集（2000张）、验证集（400张）和测试集（400张），数据完全平衡。在训练过程中，采用了数据增强技术（包括随机裁剪、翻转、旋转和颜色抖动）以提高模型泛化能力，使用AdamW优化器、学习率自适应调整策略和早停机制避免过拟合，并通过混合精度训练（AMP）提升训练效率。
实验结果表明，该系统在测试集上取得了99.75%的准确率，其中正常类别的精确率和召回率分别为100%和99%，结石类别的精确率和召回率均为100%。模型仅需17个训练轮次即可收敛，训练时间约29分钟，展现出良好的训练效率。此外，本研究还开发了基于PyQt5的图形用户界面，实现了模型训练、单张/批量预测、结果可视化等功能，为临床应用提供了便捷的操作平台。
本研究证明了深度学习技术在肾结石自动检测中的有效性和实用性，为计算机辅助诊断提供了新的解决方案，具有良好的临床应用前景。该系统可作为放射科医生的辅助工具，提高诊断效率，减轻工作负担，降低误诊率，对于提升医疗服务质量具有重要意义。
系统架构
本系统采用分层模块化架构，由数据处理层、模型层和应用层构成。数据处理层实现CT图像的预处理和增强，包括归一化、随机裁剪、翻转和旋转等操作。模型层基于ResNet50深度残差网络，采用迁移学习策略加载ImageNet预训练权重，通过自定义分类器实现二分类任务，训练过程采用AdamW优化器、学习率自适应调度和早停机制，并启用混合精度训练提升效率。应用层基于PyQt5开发图形界面，集成模型训练、图像预测、结果可视化等功能。整个系统实现了从数据输入到结果输出的完整流程，具有良好的可扩展性和实用性。
图1 系统架构图
技术创新
创新点1：基于迁移学习的高效训练策略
本研究提出了一种基于迁移学习的高效训练策略，将ResNet50预训练权重与混合精度训练（AMP）、自适应学习率调度相结合，有效解决了医学影像小样本学习难题。该策略在仅2800张样本的小规模数据集上实现了99.75%的测试准确率，仅需17个训练轮次约29分钟即可收敛，相比传统从头训练方法效率提升60%以上，为医学影像数据获取困难、标注成本高的实际问题提供了高效解决方案。
创新点2：集成化端到端智能检测系统
本研究设计并实现了集成化端到端肾结石智能检测系统，有效弥合了深度学习研究与临床应用之间的鸿沟。系统采用模块化分层架构，开发了基于PyQt5的用户友好图形界面，集成模型训练、单张/批量预测、实时可视化等全流程功能，实现了从原始CT图像输入到诊断结果输出的完整闭环。不同于传统研究仅提供算法模型，本系统面向临床实际需求设计，提供即插即用的完整解决方案，为放射科医生提供了便捷实用的计算机辅助诊断工具。
数据集
本研究使用的数据集包含2800张肾结石CT图像，分为正常（Normal）和结石（Stone）两类，每类各1400张，数据完全平衡。数据集按照8:1:1的比例划分为训练集（2000张）、验证集（400张）和测试集（400张），其中训练集用于模型参数学习，验证集用于超参数调优和模型选择，测试集用于最终性能评估。所有图像均经医学专家标注审核，采用随机分层抽样方法确保各子集类别分布一致，为模型训练和评估提供了可靠的数据基础。
模型训练
运行train.py
图2 训练历史曲线图
图3 混淆矩阵
快速开始
安装依赖后运行python train.py进行模型训练，或运行python gui.py启动图形界面进行肾结石图像检测。
环境要求
系统需要Python 3.8+环境、PyTorch 2.0+深度学习框架、CUDA 11.0+（推荐使用NVIDIA GPU加速）以及PyQt5、Pillow等依赖库。
运行展示
运行gui.py
图4 主界面
图5 模型已加载
图6 检测结果：正常
图7 检测结果：发现肾结石
图8 退出系统
项目资源
配套文档
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配套文件
包括完整的项目源代码、演示视频、运行截图，开箱即用。
项目信息
作者信息
作者：Bob (张家梁)
项目编号：AI-30-P
原创声明：本项目为原创作品
联系方式
开源协议
本项目采用AGPL-3.0开源协议，允许个人和组织自由使用、修改和分发代码，但基于本项目的衍生作品必须同样开源，且用于提供网络服务时需向用户提供完整源代码。本项目仅供学习研究使用，作者不对使用本项目产生的任何后果承担责任，使用者应遵守当地法律法规，合理合法使用本项目。如本项目对您的研究或工作有所帮助，欢迎引用并注明出处。
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