文章介绍了多种基于YOLO架构的医学影像目标检测方法，如BGFG-YOLO、YOLO-Med和ADA-YOLO。这些方法通过引入注意力机制和多尺度特征提取，显著提高了脑肿瘤、肝肿瘤和PCB缺陷的检测准确性和速度，展示了在医学影像分析中的应用潜力。

本文介绍了多种基于深度学习的医学图像分割方法，如融合框架、特征蒸馏和多任务网络，旨在提高脑肿瘤、肝肿瘤和淋巴瘤的分割准确性。这些方法在处理缺失模态和提升分割性能方面表现优异，具有临床应用潜力。

本文介绍了多种基于 U-Net 和 Transformer 的医学图像分割模型，如 STU-Net、TransBTS 和 UNETR。这些模型在脑肿瘤和肝肿瘤的分割任务中表现优异，利用自监督学习和多模态数据提高了分割精度和可转移性。