一、系统功能介绍图像分类系统是一套面向脑肿瘤 MRI 图像的本地化 AI 检测工具支持单张图像快速检测和整文件夹批量检测全部推理在本地完成不需要联网不需要 GPU。核心功能单图检测点击“上传图像并检测”选择一张 MRI 图像界面左侧显示缩略图右侧显示预测类别和置信度。批量检测点击“批量检测”选择包含图像的文件夹系统自动扫描文件夹内所有 png / jpg / jpeg / bmp / tif / tiff 图像逐张推理。实时进度批量检测过程中进度条显示87% (104/120)这样的实时进度结果表格逐行刷新每张图的文件名、预测类别、置信度即时可见。类别统计批量检测过程中实时统计每个类别出现的数量和占比检测完成后在界面顶部显示汇总例如text已检测 120 张 | glioma: 30 (25.0%) meningioma: 28 (23.3%) notumor: 35 (29.2%) pituitary: 27 (22.5%)结果导出点击“保存结果”将全部检测明细和类别统计导出为 UTF-8 编码的 txt 文件包含序号、文件名、预测类别、置信度以及类别统计汇总。支持的类别系统默认支持四分类glioma胶质瘤、meningioma脑膜瘤、notumor无肿瘤、pituitary垂体瘤。如果买家有自己的四分类模型替换模型文件即可界面和导出格式不变。运行环境操作系统Windows 10 / 11 64 位无需 GPU纯 CPU 推理无需安装 Python、PyTorch、OpenCV所有依赖已打包进动态链接库双击 exe 即可运行模型文件和 DLL 放在同目录性能参考在普通笔记本 CPU 上单张 224×224 MRI 图像推理耗时约 20–50 ms批量检测 1000 张图像约 1–2 分钟取决于 CPU 性能。具体数值随硬件不同会有浮动。二、训练方法模型基于 PyTorch 训练使用自定义 CNN 架构训练脚本和数据划分方式全部交付。数据集使用公开的脑肿瘤 MRI 数据集包含 Training 和 Testing 两个文件夹每个文件夹下按类别分为四个子目录。训练时把两个文件夹合并在内存中按 9:1:1 重新划分为训练集、验证集、测试集。数据预处理训练增强只做几何变换RandomResizedCrop(224)、RandomHorizontalFlip()、RandomRotation(15)不做颜色抖动避免改变 MRI 的灰度特征。验证和测试统一使用Resize(256) CenterCrop(224)。全部图像按 ImageNet 统计量标准化mean[0.485, 0.456, 0.406]std[0.229, 0.224, 0.225]。模型结构五层卷积 全连接分类器textConv2d(3, 32) BN ReLU MaxPool Conv2d(32, 64) BN ReLU MaxPool Conv2d(64, 128) BN ReLU MaxPool Conv2d(128,256) BN ReLU MaxPool Conv2d(256,512) BN ReLU MaxPool AdaptiveAvgPool2d(1) - Flatten - Dropout(0.5) Linear(512, 256) - ReLU - Dropout(0.3) - Linear(256, 4)训练配置优化器Adam初始学习率 0.001学习率调度StepLR每 7 个 epoch 乘以 0.1损失函数CrossEntropyLossBatch size32Epoch20随机种子固定为 42保证划分可复现训练流程每个 epoch 结束后打印训练损失、训练准确率、验证损失、验证准确率、当前学习率。验证准确率创新高时保存最佳权重。训练完成后加载最佳权重在测试集上评估整体准确率和每个类别的准确率。模型导出训练完成后导出 CPU 版 TorchScript 模型供 C 端 LibTorch 加载pythonmodel.eval() model model.to(cpu) example_input torch.rand(1, 3, 224, 224, dtypetorch.float32, devicecpu) with torch.no_grad(): traced_model torch.jit.trace(model, example_input) traced_model torch.jit.freeze(traced_model) traced_model.save(model_4classes.pt)导出后有一段验证代码对比原模型和导出模型在同一输入下的输出差异确保导出无损。三、技术栈介绍训练端Python 3.xPyTorch TorchVision数据加载用ImageFolderConcatDataset 自定义TransformSubset模型导出用torch.jit.tracetorch.jit.freeze推理端C 17LibTorchPyTorch C 版CPU 推理OpenCV图像读取和预处理Visual Studio 2022编译为动态链接库推理 DLL 的设计推理部分封装为ClsInferenceModel类采用 Pimpl 模式头文件完全不包含 LibTorch 和 OpenCV调用方不需要安装这两个库。DLL 对外只暴露构造函数传入模型路径和设备选项predict(imagePath, confidence)返回类别索引和置信度isValid()、getClassCount()、getClassNames()、getLastError()、reload()内部用互斥锁保护forward()保证多线程调用安全。所有 LibTorch 和 OpenCV 的依赖都锁在.cpp里不会和调用方的库发生冲突。界面端Qt 6Qt Widgets批量推理放到独立QThread中执行通过 Qt 信号槽把每张图的结果实时发回主线程进度条、结果表格、统计标签随结果实时刷新界面不卡顿表格支持失败行标红便于快速定位读取失败的图像结果导出为 UTF-8 编码的 txt兼容中文文件名部署结构textImageClassificationSystem/ ├── ImageClassificationSystem.exe ├── ClsInferenceDLL.dll ├── model_4classes.pt ├── Qt6Core.dll / Qt6Gui.dll / Qt6Widgets.dll ├── platforms/qwindows.dll ├── torch.dll / torch_cpu.dll / c10.dll / ... └── opencv_world4xx.dll全部依赖打包后可直接拷贝到其他 Windows 电脑运行不需要安装 Python、CUDA 或 Visual Studio 运行时VC 运行库建议随包附带。售价说明系统售价25包含内容完整 Qt 界面工程源码推理 DLL 工程源码Visual StudioPyTorch 训练脚本已训练好的model_4classes.pt模型文件编译好的可执行程序和全部运行时依赖使用说明文档部署另算部署费用根据实际情况单独报价包括但不限于目标机器的环境配置和依赖安装模型替换或重新训练界面定制改名称、改 Logo、改类别、改导出格式打包成安装程序远程协助调试长期维护和技术支持具体价格和交付周期根据需求沟通确定。其他需求增加 欢迎咨询任何问题 脑肿瘤MRI 4分类检测
一、系统功能介绍图像分类系统是一套面向脑肿瘤 MRI 图像的本地化 AI 检测工具支持单张图像快速检测和整文件夹批量检测全部推理在本地完成不需要联网不需要 GPU。核心功能单图检测点击“上传图像并检测”选择一张 MRI 图像界面左侧显示缩略图右侧显示预测类别和置信度。批量检测点击“批量检测”选择包含图像的文件夹系统自动扫描文件夹内所有 png / jpg / jpeg / bmp / tif / tiff 图像逐张推理。实时进度批量检测过程中进度条显示87% (104/120)这样的实时进度结果表格逐行刷新每张图的文件名、预测类别、置信度即时可见。类别统计批量检测过程中实时统计每个类别出现的数量和占比检测完成后在界面顶部显示汇总例如text已检测 120 张 | glioma: 30 (25.0%) meningioma: 28 (23.3%) notumor: 35 (29.2%) pituitary: 27 (22.5%)结果导出点击“保存结果”将全部检测明细和类别统计导出为 UTF-8 编码的 txt 文件包含序号、文件名、预测类别、置信度以及类别统计汇总。支持的类别系统默认支持四分类glioma胶质瘤、meningioma脑膜瘤、notumor无肿瘤、pituitary垂体瘤。如果买家有自己的四分类模型替换模型文件即可界面和导出格式不变。运行环境操作系统Windows 10 / 11 64 位无需 GPU纯 CPU 推理无需安装 Python、PyTorch、OpenCV所有依赖已打包进动态链接库双击 exe 即可运行模型文件和 DLL 放在同目录性能参考在普通笔记本 CPU 上单张 224×224 MRI 图像推理耗时约 20–50 ms批量检测 1000 张图像约 1–2 分钟取决于 CPU 性能。具体数值随硬件不同会有浮动。二、训练方法模型基于 PyTorch 训练使用自定义 CNN 架构训练脚本和数据划分方式全部交付。数据集使用公开的脑肿瘤 MRI 数据集包含 Training 和 Testing 两个文件夹每个文件夹下按类别分为四个子目录。训练时把两个文件夹合并在内存中按 9:1:1 重新划分为训练集、验证集、测试集。数据预处理训练增强只做几何变换RandomResizedCrop(224)、RandomHorizontalFlip()、RandomRotation(15)不做颜色抖动避免改变 MRI 的灰度特征。验证和测试统一使用Resize(256) CenterCrop(224)。全部图像按 ImageNet 统计量标准化mean[0.485, 0.456, 0.406]std[0.229, 0.224, 0.225]。模型结构五层卷积 全连接分类器textConv2d(3, 32) BN ReLU MaxPool Conv2d(32, 64) BN ReLU MaxPool Conv2d(64, 128) BN ReLU MaxPool Conv2d(128,256) BN ReLU MaxPool Conv2d(256,512) BN ReLU MaxPool AdaptiveAvgPool2d(1) - Flatten - Dropout(0.5) Linear(512, 256) - ReLU - Dropout(0.3) - Linear(256, 4)训练配置优化器Adam初始学习率 0.001学习率调度StepLR每 7 个 epoch 乘以 0.1损失函数CrossEntropyLossBatch size32Epoch20随机种子固定为 42保证划分可复现训练流程每个 epoch 结束后打印训练损失、训练准确率、验证损失、验证准确率、当前学习率。验证准确率创新高时保存最佳权重。训练完成后加载最佳权重在测试集上评估整体准确率和每个类别的准确率。模型导出训练完成后导出 CPU 版 TorchScript 模型供 C 端 LibTorch 加载pythonmodel.eval() model model.to(cpu) example_input torch.rand(1, 3, 224, 224, dtypetorch.float32, devicecpu) with torch.no_grad(): traced_model torch.jit.trace(model, example_input) traced_model torch.jit.freeze(traced_model) traced_model.save(model_4classes.pt)导出后有一段验证代码对比原模型和导出模型在同一输入下的输出差异确保导出无损。三、技术栈介绍训练端Python 3.xPyTorch TorchVision数据加载用ImageFolderConcatDataset 自定义TransformSubset模型导出用torch.jit.tracetorch.jit.freeze推理端C 17LibTorchPyTorch C 版CPU 推理OpenCV图像读取和预处理Visual Studio 2022编译为动态链接库推理 DLL 的设计推理部分封装为ClsInferenceModel类采用 Pimpl 模式头文件完全不包含 LibTorch 和 OpenCV调用方不需要安装这两个库。DLL 对外只暴露构造函数传入模型路径和设备选项predict(imagePath, confidence)返回类别索引和置信度isValid()、getClassCount()、getClassNames()、getLastError()、reload()内部用互斥锁保护forward()保证多线程调用安全。所有 LibTorch 和 OpenCV 的依赖都锁在.cpp里不会和调用方的库发生冲突。界面端Qt 6Qt Widgets批量推理放到独立QThread中执行通过 Qt 信号槽把每张图的结果实时发回主线程进度条、结果表格、统计标签随结果实时刷新界面不卡顿表格支持失败行标红便于快速定位读取失败的图像结果导出为 UTF-8 编码的 txt兼容中文文件名部署结构textImageClassificationSystem/ ├── ImageClassificationSystem.exe ├── ClsInferenceDLL.dll ├── model_4classes.pt ├── Qt6Core.dll / Qt6Gui.dll / Qt6Widgets.dll ├── platforms/qwindows.dll ├── torch.dll / torch_cpu.dll / c10.dll / ... └── opencv_world4xx.dll全部依赖打包后可直接拷贝到其他 Windows 电脑运行不需要安装 Python、CUDA 或 Visual Studio 运行时VC 运行库建议随包附带。售价说明系统售价25包含内容完整 Qt 界面工程源码推理 DLL 工程源码Visual StudioPyTorch 训练脚本已训练好的model_4classes.pt模型文件编译好的可执行程序和全部运行时依赖使用说明文档部署另算部署费用根据实际情况单独报价包括但不限于目标机器的环境配置和依赖安装模型替换或重新训练界面定制改名称、改 Logo、改类别、改导出格式打包成安装程序远程协助调试长期维护和技术支持具体价格和交付周期根据需求沟通确定。其他需求增加 欢迎咨询任何问题 RELATED READING
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