表 2. Research results of deep learning algorithm in organoid detection.

深度学习在类器官检测中的研究成果

文献	研究对象	算法模型	准确率（%）	F1 分数	灵敏度（%）
[12]	肠道类器官	基于 Inception v2和ResNet 的架构	80.00	—	—
[14]	肺上皮球体	具有数据增强的Faster R-CNN/ResNet101	83.00	—	—
[15]	肠上皮类器官	YOLOv5	79.00	—	—
[16]	胃类器官	CBAM-YOLOv3	93.20	0.86	82.88
[17]	肠道类器官	改进的YOLOX	90.00	—	—