🌻一、站长自我介绍

量子站长专注于计算机视觉与人工智能领域研究，分享原创相关资源，帮助广大用户快速解决需求。可定制相关项目：分类，检测，分割，跟踪，创新涨点等需求。

✉️售后客服&联系方式

添加记得备注来意，直入主题是良好的交流方式~
QQ：3781640478
微信：aiitleader
本站所有项目均提供效果演示+售后+答疑服务、用户放心下单。

🌻二、本项目介绍

随着人工智能与深度学习技术的发展，医学图像智能分析已成为辅助诊断的重要方向之一。疟疾作为一种影响全球数亿人口的重大传染病，其及时、准确的诊断对于控制疾病传播和降低死亡率至关重要。
传统显微镜检查方法依赖人工操作，效率低、易受主观因素影响。为解决这一难题，基于深度学习的目标检测方法被广泛应用于细胞与病原体的自动识别中。其中，YOLOv8 作为最新一代实时目标检测算法，凭借其高精度与高效率，在医学图像处理领域展现出巨大潜力。
本项目基于YOLOv8构建了一个专用于识别 恶性疟原虫（Plasmodium falciparum） 的目标检测系统，结合自定义数据集与图形化界面，提供完整的训练、部署、可视化流程，助力医学AI落地应用与科研实践。
本项目源码包含：
1.完整的项目源码
2.完整的数据集
3.完整的训练文件（可直接用）
4.完整的教学文件PDF版（包含完整部署教学、完整重新训练步骤）
用户使用本项目可直接部署使用，也可自己重新训练改进适配，压缩包内的文档都有很详细的教学。

🚴效果预览

哔哩哔哩可观看系统演示效果：https://www.bilibili.com/video/BV1cqhGzvEZH/
项目详细功能介绍文档，可见CSDN博文：https://blog.csdn.net/weixin_52908342/article/details/149887749

🚴主要功能

本项目集成了 YOLOv8目标检测模型 与 PyQt5图形化界面工具，实现对医学图像中 恶性疟原虫目标的快速识别。系统支持多种输入类型，运行便捷，并提供完整训练代码与部署教程，适合AI初学者与科研人员开箱即用、快速上手，助力医学图像智能化发展。

🚴效果图

部分效果截图如下，如需更多请观看上文哔哩哔哩演示视频。
演示图：

🔅三、原创声明

本项目为本站长原创开发
代码编写、文档撰写、演示录制。没有谁比我更了解这套系统以及资料【懂王发言】。

📌售后说明

售后时间:全天、直接添加客服留言即可，看到及时回复。
售后有效期:下单日期开始6个月内
【保运行承诺】
站长承诺: 购买后保证可以跑出与我 B 站演示一致的效果!其他非运行相关的问题，请自行查阅项目教程文档。当然如果您对此运行文档有更好的意见，被采纳后会有奖励。
希望大家多点理解与尊重，我尽力支持，也请理解。站长从不坑蒙拐骗，所以请务必先看 B站视频演示以及项目详细功能介绍文档，确认功能是否符合你的需求再购
售后支持方式(2选1)
① 自助安装(免费支持，95%以上的同学都可以自己安装成功。)
提供视频教程 + 报错速查手册(教程都是公开的)
按照我的教程安装，遇到的所有报错都会在报错文档有解决方法，先自行查阅文档。报错手册解决不了的，私信我免费答疑，直到你跑通为止
我更希望你亲自动手尝试，多学点绝对没坏处
② 远程安装
如果用户不愿自行部署，提前预约，站长远程可以搞定所有需求！