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乳腺癌是全球健康的主要关注点之一，其管理始于早期诊断。本文使用深度学习Yolo算法介绍了高级机器学习方法（您只看一次）。Yolov8是Yolo深度学习算法的确定版本。乳腺癌检测Yolov8模型基于超声图像。在给定的情况下，深度学习技术的结尾是为了提供高精度，速度和性能。本文介绍了使用超声成像实时乳腺癌检测深度学习算法的应用。相比，该模型比RESNET50和VGG16都代表更高的准确性和回忆，从而代表了其整合到临床环境中的良好潜力。我们的模型显示出93％的准确性和92％的召回结果，分别超过了RESNET50和VGG16的结果6％和10％。最后，我们描述了该系统的集成将如何在实时基于Web的界面上在临床层面上实施，结束了我们的工作，并在临床水平上展示了未来的工作，这项研究如何成为早期发现乳腺癌的进步的来源。
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