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基于YOLO神经网络的中药材自动识别模型及其手机应用的开发

Development of a YOLO-based deep learning model for automatic identification of Chinese medicinal materials and its mobile application

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摘要目的传统中药材种类繁多,面对日益增长的市场需求,亟需引入智能化的人工智能识别技术,以提升识别准确性和效率.本研究旨在基于不同YOLO神经网络,开发一款能够自动识别163种中药材的人工智能模型,并构建配套的手机端应用程序.方法 2020年1月—2024年10月期间,收集了包含163种中药材图像的两个数据集,用于不同架构和规模的YOLO模型迁移学习与微调训练.通过在验证集和测试集上评估模型的准确率、灵敏度、特异度、精确度、ROC曲线下面积、F1分数等性能指标,筛选出表现最佳的模型.为提升模型的透明性与可解释性,应用梯度加权分类激活映射技术.最终,基于Streamlit框架将该模型开发为一款便捷的手机应用程序.结果本研究共纳入了276 767张图像,开发了6种YOLO神经网络模型,包括v8n、v8s、v8m、v11n、v11s、v11m.经比较,YOLOv11s表现最佳,在内部验证集中准确率、灵敏度、特异度分别为98.91%、98.95%、99.99%.在外部测试集中,该模型准确率、灵敏度、特异度分别为98.68%、98.68%、99.99%,展现出良好的性能.所开发的智能手机应用可快速实时识别 163 种中药材,并直观显示预测结果及置信度排名.结论基于最新提出的YOLOv11s神经网络开发的人工智能模型及手机应用,能够快速而准确地识别163种中药材,为医师在中药材鉴别工作中提供有力支持,具有较好的应用前景.

作者戴一奇 ^[1] 张子豪 ^[2] 奚美娟 ^[3] 夏开建 ^[4] 王甘红 ^[3] 陈健 ^[5] 学术成果认领

作者单位常熟市第一人民医院消化内科(江苏苏州 215500) ^[1] 上海市上海豪兄教育科技有限公司(上海 200434) ^[2] 常熟市中医院消化内科(江苏苏州 215500) ^[3] 常熟市第一人民医院智能医疗技术研究中心(江苏苏州 215500) ^[4] 常熟市第一人民医院消化内科(江苏苏州 215500);常熟市第一人民医院智能医疗技术研究中心(江苏苏州 215500) ^[5]

关键词中药材网络应用程序人工智能 YOLO Streamlit Chinese medicinal materials Web application artificial intelligence YOLO Streamlit

分类号 R318.04（医用一般科学）R282（中药学）TP181

栏目名称

论著

DOI 10.3969/j.issn.1002-3208.2026.02.006

发布时间 2026-05-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

基金项目

苏州市第二十三批科技发展计划(临床试验机构能力提升)项目（SLT2023006）苏州市科技攻关计划(医疗卫生创新)项目（SYW2025034）