摘要：近年来，人工智能技术的突破性发展推动了医工交叉领域的范式变革，其中基于深度学习的目标检测算法在医学图像分析中展现出显著优势。作为单阶段检测框架的典型代表，YOLO（You Only Look Once）系列算法通过“端到端”的检测范式，在医学影像分析领域展现出高实时性、强泛化能力和精准定位的独特优势，现逐渐成为病灶检测、细胞识别等任务的主流研究方法。针对YOLO改进算法在医学目标检测研究进行梳理，首先，基于算法架构创新维度，整理了从YOLO v1到YOLO v11共12代基础算法的核心演进路径，并深入对比分析各版本YOLO的改进突破、优势与局限性、医学场景表现；其次，归纳了医学目标检测领域中的经典开源数据集，阐述了目标检测中常用的评价指标；同时，重点综述了YOLO改进算法在2D医学图像的宫颈细胞检测、血细胞检测、肺结节检测和糖尿病视网膜病变检测的文献研究，并对不同改进方法进行综合对比分析；最后，总结YOLO不同改进思想相对应的医用场景，并讨论指出该领域面临的挑战与未来发展方向。
文章目录
1. YOLO算法演进与改进分析
1.1 YOLO算法演进
1.1.1 YOLO v1
1.1.2 YOLO v2
1.1.3 YOLO v3
1.1.4 YOLO v4
1.1.5 YOLO v5
1.1.6 YOLO X
1.1.7 YOLO v6
1.1.8 YOLO v7
1.1.9 YOLO v8
1.1.10 YOLO v9
1.1.11 YOLO v10
1.1.12 YOLO v11
1.2 YOLO算法改进分析
2. 医学目标检测经典数据集与评价指标
2.1 医学目标检测经典数据集
2.1.1 SIPaKMeD
2.1.2 Herlev
2.1.3 Cx22
2.1.4 BCCD
2.1.5 C-NMC
2.1.6 Leukemia attri
