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摘要：脑肿瘤检测是医学图像分析和诊断中一项重要任务。本研究提出了一种基于深度学习的脑肿瘤检测模型，利用YOLOv7可以准确检测脑肿瘤。使用的数据集分为训练数据集和测试数据集。对数据集执行预处理技术以获得最佳结果。研究产生了脑肿瘤的检测模型。该模型实现了 93.2% 的 mAP、91.4% 的准确率、90.2% 的召回率和 90.8% 的 F1 分数。结果证明了所提出的模型在准确检测脑肿瘤方面的有效性，可以协助早期诊断和治疗计划。关键词：物体检测，脑肿瘤，yolov7 摘要：脑肿瘤检测是医学图像分析和诊断中一项重要任务。本研究提出了一种基于深度学习的脑肿瘤检测模型，利用YOLOv7可以准确检测脑肿瘤。使用的数据集分为训练数据集和测试数据集。对数据集执行预处理技术以获得最佳结果。研究产生了脑肿瘤的检测模型。该模型实现了 93.2% 的 mAP、91.4% 的准确率、90.4% 的召回率和 90.8% 的 F1 分数。结果证明了所提出的模型在准确检测脑肿瘤方面的有效性，这有助于早期诊断和治疗计划。关键词：物体检测、脑瘤、yolov7
利用磁共振检测脑肿瘤...
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