A transfer learning-driven fine-tuning of YOLOv10 for improved brain tumor detection in MRI images
8.5
来源：
Nature
关键字：
AI brain science
发布时间：
2025-12-02 07:33
摘要：
研究提出了一种基于YOLOv10的脑肿瘤检测新方法，利用迁移学习显著提高了检测性能，取得了96.1%的mAP和96.8%的精度。这一方法展示了深度学习在医疗影像分析中的应用潜力，尤其是在数据稀缺的情况下，具有重要的临床应用价值。
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关键证据
提出了一种基于YOLOv10的脑肿瘤检测新方法，利用迁移学习显著提高了检测性能。
该方法在脑肿瘤特定数据集上微调，取得了96.1%的mAP和96.8%的精度。
研究强调了深度学习技术在医疗影像分析中的应用潜力。
真实性检查
否
AI评分总结
研究提出了一种基于YOLOv10的脑肿瘤检测新方法，利用迁移学习显著提高了检测性能，取得了96.1%的mAP和96.8%的精度。这一方法展示了深度学习在医疗影像分析中的应用潜力，尤其是在数据稀缺的情况下，具有重要的临床应用价值。