【YOLOv11工业级实战】05. YOLOv11医疗影像实战：血细胞检测与计数（98.5% F1-score｜附Web可视化系统）

摘要：本文针对血细胞检测中存在的细胞重叠、形态多变和染色差异三大难题，提出基于YOLOv11的高精度解决方案。参考北京协和医院血常规检验标准（WS/T 405-2018），使用BCCD血细胞数据集构建训练样本，通过染色差异增强技术模拟临床真实场景。创新采用点标注结合计数的标注方式，引入自适应尺度训练聚焦细胞密集区域，结合分水岭后处理算法实现重叠细胞分离。实验结果显示，该方案在BCCD测试集上F1-score达98.5%，重叠细胞分离准确率达94%。同时开发基于Flask的Web可视化系统，支持血细胞检测结果实时展示与计数统计，单张图像处理时间约220ms，可满足临床辅助诊断需求。本文提供完整的模型训练、后处理优化及Web系统开发代码，适合医疗AI初学者和进阶开发者参考实现。

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文章目录

• 【YOLOv11工业级实战】05. YOLOv11医疗影像实战：血细胞检测与计数（98.5% F1-score｜附Web可视化系统）
• • 关键词
  • 一、引言
  • • 1.1 血细胞检测的临床意义
    • 1.2 血细胞检测的技术难点
    • 1.3 本文技术路线与结构
  • 二、医疗场景与数据挑战
  • • 2.1 血细胞检测的临床标准
    • • 2.1.1 细胞识别与计数规范
      • 2.1.2 检测系统性能要求
    • 2.2 数据集构建方案
    • • 2.2.1 基础数据集选择
      • 2.2.2 数据集扩展与增强
      • 2.2.3 标注规范创新
      • 2.2.4 数据集划分与验证
      • 2.2.5 数据分布分析
  • 三、模型改进方案（突破重叠目标检测）
  • • 3.1 自适应尺度训练原理与实现
    • • 3.1.1 核心原理
      • 3.1.2 实现代码
      • 3.1.3 配置文件修改
    • 3.2 重叠目标分离技术
    • • 3.2.1 分水岭算法原理
      • 3.2.2 血细胞分离实现
      • 3.2.3 后处理优化策略
    • 3.3 消融实验验证
  • 四、模型训练与评估
  • • 4.1 训练环境配置
    • • 4.1.1 硬件要求
      • 4.1.2 软件环境
    • 4.2 训练参数配置
    • • 4.2.1 数据集配置文件
      • 4.2.2 训练命令与参数解析
    • 4.3 训练过程监控
    • • 4.3.1 关键指标跟踪
      • 4.3.2 可视化训练结果
    • 4.4 临床标准评估
    • • 4.4.1 计数准确性评估
      • 4.4.2 重复性评估
  • 五、Web可视化系统开发
  • • 5.1 系统架构设计
    • 5.2 后端API开发
    • • 5.2.1 Flask应用初始化
      • 5.2.2 检测接口实现