多模态超声与其联合深度学习在乳腺癌诊断中的研究进展

摘要

乳腺癌是导致女性死亡的重要原因。超声是乳腺癌疾病的主要影像学检查方法，将二维超声、彩色多普勒血流成像、超声弹性成像等不同超声技术联合应用于乳腺癌的诊断可显著提高诊断效率和准确性，减少不必要的穿刺活检。人工智能技术的加入，有潜力帮助医生更高效、更精准的作出决策，为诊断乳腺癌提供一种新的策略。本文将对比不同超声技术在乳腺癌诊断中的优劣，讨论深度学习联合多模态超声成像在乳腺癌诊断、预测和疗效评估等方面的积极作用，并提出乳腺超声未来可能面临的挑战，以期为临床医生提供参考。

关键词

乳腺癌 / 超声 / 诊断 / 深度学习

基金资助

国家自然科学基金面上项目（82471991,82071934）; 陕西省国际科技合作与交流计划重点项目（2020KWZ-022）