基于YOLOv5的超声波肾脏结石智能检测系统 本方案构建了一套高精度肾脏超声结石智能检测系统，核心采用YOLOv5目标检测架构——支持YOLOv5n、YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l、YOLOv5x五档可选骨干网络。YOLOv5通过CSPDarknet特征提取主干结合PANet多尺度融合与Head检测头，实现超声图像中结石的精准定位与识别。型号中的n/s/m/l/x表示网络深度与宽度递增比例：nano最轻量适合边缘部署，x精度最高适合服务器端。网络采用COCO预训练权重初始化，结合分层冻结策略——冻结主干低层特征层，仅微调高层检测层与分类头，在保持底层泛化能力的同时高效适配肾脏超声结石检测任务。
数据预处理集成去斑滤波与几何增强策略，图像统一缩放置640×640。去斑滤波采用自适应维纳滤波抑制超声散斑噪声，几何增强包括随机旋转±15°、水平翻转与缩放变换，Mosaic增强将四张图像随机拼接提升小目标检测能力。训练采用CIoU边框损失与二元交叉熵分类损失，配合焦点损失平衡正负样本，采用SGD优化器与余弦退火学习率调度确保收敛稳定。系统通过混淆矩阵实时监控精准率、召回率、特异度与mAP@0.5:0.95等核心指标，针对结石与正常两类独立统计并自动保存最优权重。训练日志以JSON格式完整记录，支持损失曲线、精度曲线、学习率衰减曲线及多维度性能指标可视化。
系统提供完整评估管线，涵盖训练集与验证集的PR曲线、F1-置信度曲线及混淆矩阵的独立绘制与数值标注，以及精准率、召回率、mAP的多曲线联动展示，全面量化模型诊断能力。推理端提供Streamlit交互式Web界面，支持肾脏超声图像上传、实时检测与置信度展示，输出结石位置边界框、检测数量及置信度百分比，界面简洁直观。本方案兼顾高精度、强泛化、易部署三大优势，适用于泌尿外科辅助诊断、体检超声智能筛查、基层医疗远程诊断
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