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本研究探索了 YOLO v10 模型在 CT 图像中检测和分类脑肿瘤的应用。YOLO 以其实时物体检测功能而闻名，为解决医学成像挑战提供了一种有前途的方法。该研究利用 Kaggle 的脑肿瘤数据集，结合 437 张阴性图像和 488 张阳性图像进行训练，并使用其他数据集进行验证。与 AlexNet、VGG16、ResNet101V2 和 MobileNetV3-Large 等传统模型相比，YOLO v10 模型表现出了卓越的性能。它实现了 0.920 的精度、0.890 的召回率、0.900 的 F1 分数和 0.910 的准确率。这些结果凸显了它在准确识别和分类肿瘤方面的有效性，为临床应用提供了巨大的潜力。该模型的架构允许高效处理高分辨率 CT 扫描，并能很好地适应各种肿瘤大小和形状。该研究还讨论了提高不同数据集的计算效率和泛化能力所面临的挑战和未来方向。这些令人鼓舞的发现表明，YOLO v10 可以成为医学诊断的有力工具，提高肿瘤检测的准确性和速度，并有助于改善患者的治疗效果。这项研究为进一步探索和开发基于 YOLO 的医疗保健模型奠定了基础。关键词：YOLO v10、脑肿瘤检测、CT 成像、医学诊断、实时物体检测。1. 简介
基于 YOLO v10 的脑肿瘤检测
主要关键词
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