项目名称：肠息影智通：基于U-Net的肠道息肉影像分割系统

指导教师：闫浩楠

项目负责人：张钧浩

作品简介：“肠息影智通”是一款基于U-Net和UCTransNet深度学习算法的肠道息肉影像分割系统，旨在解决结直肠癌早期诊断中肠道息肉精准识别的难题。项目针对肠息肉形态多样、边界模糊及影像质量差异大等临床痛点，采用Python语言及Pytorch框架开发，以Kvasir-SEG临床数据集为训练基础，实现对肠道息肉的自动化分割。系统包含管理端与客户端两大模块：管理端支持用户信息管理及检测结果追溯；客户端支持人脸识别登录、算法选择（U-Net/UCTransNet）、息肉分割阴影图输出，以及训练准确率、损失走势和算法性能指标（Dice值、IOU等）对比可视化。通过精准分割与多维度结果展示，为医生提供高效辅助诊断工具，助力结直肠癌早期筛查，提升诊断效率与准确性。

主要创新点：

（1）算法融合创新：突破单一算法局限，集成U-Net与UCTransNet两种模型。U-Net擅长捕捉息肉细微边界，UCTransNet引入Transformer模块增强全局上下文信息处理能力，用户可根据影像特点灵活选择，提升复杂场景下的分割精度。

（2）功能体系创新：构建“管理+诊断”全流程功能。管理端实现用户与检测结果的精细化管理；客户端除基础分割功能外，提供算法训练趋势图、多性能指标对比，帮助医生直观评估算法可靠性，丰富诊断参考维度。

（3）安全与效率创新：采用人脸识别登录替代传统账号密码，既提升系统访问安全性，又缩短登录流程；同时关联医护人员操作记录，便于责任追溯，保障患者影像数据安全。

（4）临床适配创新：以临床需求为导向，针对息肉形态多样、影像质量差异等问题，通过多样化数据集训练优化模型，减少微小息肉漏诊与边界误判。

系统功能演示：

项目成果：

2025年国家级创新创业项目

全国大学生技术创新创业大赛国家二等奖

辽宁省iCAN创新创业大赛省二等奖

中国国际大学生创新大赛省三等奖

全国青年科普创新实验暨作品大赛省一等奖

海峡两岸暨港澳地区大学生计算机创新作品赛省一等奖

全球校园人工智能算法精英大赛省三等奖