【深度学习目的检测|YOLO算法4-1】YOLO家族进化史：从YOLOv1到YOLOv11的架构创新、性能优化与行业应用全剖析——医学分割
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4. Investigation, Evaluation with Benchmark
我们对YOLO模子在各个应用领域的表现进行了深入观察，全面分析了不同研究者实现的架构及其相应的效果。YOLO模子由于其单次检测框架，可以或许兼顾速率与服从，尤其在实时应用中广受欢迎。在我们的综合对比研究中，我们观察了YOLO模子在医疗影像、主动驾驶和农业等关键领域的表现。别的，我们还基于精度、速率和资源服从等评估指标，概述了这些模子的实用性，并突出了它们在多个领域中的有效性。
4.1. Medicine
YOLO框架通过其高效、精确地检测、分类和分割医学影像，革新了医学影像分析【41】。YOLO在医学影像分析中的成功原理可分为三个主要领域：物体检测与分类、分割与定位、以及压缩与增强。这些框架各自具有独特的本领，办理了医学影像中的具体挑战。
4.1.1. Object Detection and Classification Frameworks
YOLO的物体检测与分类框架专注于医学影像中物体的精确辨认与分类。此类应用优化了关键特征、非常及病变的检测，镌汰了人工分析的时间，并降低了人为错误的风险。通过主动化物体分类，YOLO加快了诊断过程，并进步了诊断的精确性。
- 乳腺癌筛查：YOLOv3成功应用于乳腺X光影像中乳腺非常的检测，结合融合模子提拔分类精确性，为放射科医生提供早期乳腺癌的可靠检测，显著进步了诊断的及时性与精确性【42】。
- 口罩检测：YOLOv2被用于医院与临床环境中的口罩检测，到达了81%的mAP，特殊在COVID-19大盛行期间，为医疗机构提供了有效的防护步伐监控【43】【44】。
- 胆结石检测与分类：YOLOv3在CT扫描中检测与分类胆结石，精确率高达92.7%，成为放射学中快速、精确诊断胆囊疾病的有力工具【45】。
- 眼底影像红色病变检测：YOLOv3用于RGB眼底影像中的红色病变检测，均匀精度达83.3%，对糖尿病视网膜病变等疾病的早期检测至关重要【46】【47】【48】。
4.1.2. Segmentation and Localization Frameworks
分割与定位框架扩展了YOLO的本领，除了物体检测，还能辨认特定的感兴趣区域，如肿瘤，并明确其边界。对于医学影像分析，精确定位病变区域对治疗方案的订定至关重要【49】。
- 卵巢癌分割：YOLOv5被应用于卵巢癌的分割，可以或许精确辨认肿瘤边界，且具有实时性能，可以或许在手术中为医生提供名贵的信息【50】【51】。
- 多模态医学影像分割：YOLOv8结合Segment Anything Model（SAM）在X光、超声与CT扫描影像中显现了强劲的效果，提拔了分割与分类精度，增强了放射科医生与外科医生的诊断本领【52】。
- 脑肿瘤定位与数据增强：YOLOv3结合数据增强技术（如180°与90°旋转）在脑肿瘤检测与分割中取得了有效的成果，增强了模子在复杂角度下辨认肿瘤的本领，帮助更好地订定治疗筹划【53】【54】。
4.1.3. Compression, Enhancement, and Reconstruction Frameworks
YOLO在医学影像压缩与增强中的应用，办理了高质量医学数据的传输、存储与重建问题。在远程医疗和安全医学数据共享中，保持影像的质量至关重要，YOLO在这方面提供了高效的办理方案，可以或许在不降低质量的环境下压缩医学影像。
- 医学影像压缩与加密：YOLOv7被用于压缩医学影像，并保持高质量重建，在传输过程中确保影像的质量。例如，在肝脏肿瘤的3D扫描中，压缩后图像的PSNR到达30.42，SSIM为0.94，确保了敏感的医学信息在远程咨询或远程医疗应用中的安全与精确【55】【56】。
- 安全医学数据传输与重建：YOLOv7也应用于增强加密医学数据的传输与重建，尤其在远程医疗中用于确保数据的完备性。YOLOv7采用混沌与编码方法，确保高质量的图像在网络中安全传输。
表4总结了医疗研究中的多项研究，展示了不同YOLO架构的本领【9】。
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