A deep learning-based model for significantly enhancing diagnostic accuracy and efficiency in novice sonographers: development and validation of a YOLOv13-powered real-time abdominal ultrasound anomaly detection system

LI Wei; LI Hualong; ZENG Xiaoke; HE Lijun; ZHONG Feifei; LIU Yuan; YANG Yi; YANG Xin; NIAN Yongjian; XU Yali

doi:10.16016/j.2097-0927.202512098

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A deep learning-based model for significantly enhancing diagnostic accuracy and efficiency in novice sonographers: development and validation of a YOLOv13-powered real-time abdominal ultrasound anomaly detection system

Intelligent Medicine and Prediction Model | 更新时间：2026-03-02

- A deep learning-based model for significantly enhancing diagnostic accuracy and efficiency in novice sonographers: development and validation of a YOLOv13-powered real-time abdominal ultrasound anomaly detection system
- Journal of Army Medical University Vol. 48, Issue 4, Pages: 493-503(2026)
- 作者机构：
  
  1.陆军军医大学（第三军医大学）第二附属医院超声科，重庆
  2.陆军军医大学（第三军医大学）生物医学工程与影像医学系数字医学教研室，重庆
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.16016/j.2097-0927.202512098
  CLC： R195.1;R319;R445.1
- Received：18 December 2025，
  
  Revised：2026-01-13，
  
  Accepted：19 January 2026，
  
  Published：28 February 2026
- 稿件说明：
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李苇，李华龙，曾小科，等.一种可显著提升初级超声医师诊断准确性与效率的深度学习模型：基于YOLOv13的腹部超声异常实时识别系统开发与验证［J］.陆军军医大学学报，2026，48（04）：493-503.DOI：10.16016/j.2097-0927.202512098.

LI W，LI H L，ZENG X K，et al.A deep learning-based model for significantly enhancing diagnostic accuracy and efficiency in novice sonographers： development and validation of a YOLOv13-powered real-time abdominal ultrasound anomaly detection system［J］.J Army Med Univ，2026，48（04）：493-503.DOI：10.16016/j.2097-0927.202512098.
李苇，李华龙，曾小科，等.一种可显著提升初级超声医师诊断准确性与效率的深度学习模型：基于YOLOv13的腹部超声异常实时识别系统开发与验证［J］.陆军军医大学学报，2026，48（04）：493-503.DOI：10.16016/j.2097-0927.202512098. DOI：

LI W，LI H L，ZENG X K，et al.A deep learning-based model for significantly enhancing diagnostic accuracy and efficiency in novice sonographers： development and validation of a YOLOv13-powered real-time abdominal ultrasound anomaly detection system［J］.J Army Med Univ，2026，48（04）：493-503.DOI：10.16016/j.2097-0927.202512098. DOI：

摘要

目的

开发并验证一种基于腹部超声影像的深度学习模型，用于17类常见腹部异常的实时识别与定位，为基层超声诊断提供可靠技术支撑。

方法

回顾性收集陆军军医大学第二附属医院超声科2017年1月至2024年9月腹部异常患者18 947例共39 530幅B型超声图像。按异常类别分层随机抽取1 891幅图像构建独立测试集；剩余的37 639幅图像按7∶1∶2比例随机划分为训练集（26 258幅）、验证集（3 840幅）及内部测试集（7 541幅）。经标准化标注后，在内部测试集上对比RetinaNet、Faster R-CNN、RT-DETR及YOLOv13这4种主流目标检测网络的性能，筛选最优模型；评估指标包括交并比（intersection over union， IoU）、精确率（precision）、召回率（recall）、F

值（F

）及平均精度均值（mAP@50）；在独立测试集上，进一步比较4种诊断模式的诊断效能（最优模型、3名无标注经验的初级超声医师、 3名中级超声医师及模型辅助下初级医师）。

结果

内部测试集上，YOLOv13模型表现最优，mAP@50为0.653（95%

：0.608~0.669），高于RetinaNet（0.546，95%

：0.511~0.563）、Faster R-CNN（0.578，95%

：0.531~0.591）及RT-DETR（0.627，95%

：0.585~0.643）；其精确率为0.633（95%

：0.624~0.643），召回率为0.715（95%

：0.704~0.725），F

值为0.671（95%

：0.663~0.681）；独立测试集上，IoU为0.5时，6名医师的F

值均值为0.57（初级组：0.484，中级组：0.656）；YOLOv13模型的F

值为0.624，显著高于所有初级医师（

0.001）。模型辅助后，初级医师的F

值均值从0.484提升至0.644（提升33.1%，

0.001），接近中级医师水平；平均精确率从0.529提升至0.638（提升20.6%），平均召回率从0.472提升至0.674（提升42.8%），平均诊断耗时从213.33

min缩短至161.33 min（缩短24.4%）。

结论

YOLOv13深度学习模型在17类腹部异常超声检测中表现最优，能显著提升初级超声医师的诊断效能，可作为基层及社区医院腹部超声筛查的辅助工具。

Abstract

Objective

To develop and validate a deep learning model for real-time identification and localization of 17 common abdominal anomalies on ultrasound images

providing reliable technical support for primary care sonography.

Methods

Retrospectively collected 39 530 B-mode ultrasound images from 18 947 patients with abdominal anomalies at the Second Affiliated Hospital of Army Medical University from January 2017 to September 2024). A stratified random sample of 1 891 images formed an independent testing set; the remaining 37 639 images were split 7:1:2 into training (26 258)

validation (3 840)

and internal test (7 541) sets. After standardized annotation

RetinaNet

Faster R-CNN

RT-DETR

and YOLOv13 were compared on the internal test set using IoU

precision

recall

-score

and mAP@50. The optimal model was further evaluated against 6 sonographers (3 novice

3 intermediate) and novice sonographers assisted by the model on the independent test set.

Results

YOLOv13 achieved superior performance on the internal testing set: mAP@50 0.653 (95%

:0.608 to 0.669) versus RetinaNet 0.546 (95%

:0.511 to 0.563)

Faster R-CNN 0.578 (95%

:0.531 to 0.591)

RT-DETR 0.627 (95%

:0.585 to 0.643); precision 0.633 (95%

:0.624 to 0.643)

recall 0.715 (95%

:0.704 to 0.725)

-score 0.671 (95%

:0.663 to 0.681). On the independent testing set (IoU=0.5)

YOLOv13’s F

-score (0.624) exceeded all novice sonographers’ mean F

-score (0.484;

0.001). Model assistance improved novice sonographers’ mean F1-score from 0.484 to 0.644 (33.1% improvement;

0.001)

approaching intermediate-level performance (0.656); mean precision increased 20.6% (0.529 to

0.638)

mean recall increased 42.8% (0.472 to 0.674)

and mean interpretation time decreased 24.4% (213.33 min to 161.33 min).

Conclusion

The YOLOv13 model demonstrates optimal performance for detecting 17 abdominal ultrasound anomalies and significantly enhances diagnostic efficiency of novice sonographers

serving as an effective assistive tool for abdominal ultrasound screening in primary care settings.

关键词

Keywords

references

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