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目前乳腺癌已取代肺癌成为年发病率最高的癌症, 基于深度学习的目标检测技术可对乳腺X线、乳腺超声和乳腺核磁共振等非侵入式成像进行自动病变检测, 已成为乳腺癌辅助诊断的首选途径. YOLO (you only look once)系列算法是基于深度学习的目标检测算法, 经典YOLO算法在速度和精准度具有优势, 被广泛应用于计算机视觉各领域, 最新YOLO算法是计算机视觉领域的SOTA (state of the art)模型, 如何利用YOLO系列算法提高乳腺癌检测速度和准确率, 已经成为研究者关注的焦点之一. 基于此, 本文介绍经典YOLO系列算法的原理, 梳理经典YOLO系列算法在乳腺癌图像检测中的应用现状, 并归纳总结现存问题, 同时对YOLO系列算法在乳腺癌检测的进一步应用进行展望. 相似文献
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