文章来源：《广东医学》年2月第42卷第2期诊疗新进展
作者：*颖敏，陈智毅
单位：广州医院超声医学科
引用格式：*颖敏，陈智毅.人工智能技术在乳腺疾病超声诊断中的新应用与思考[J].广东医学,,42(2):-.
摘要
乳腺癌是女性最常见的致死性恶性肿瘤。超声是乳腺癌筛查的主要手段，但容易受到观察者主观性等因素影响。随着超声技术的不断发展，人工智能在乳腺超声诊断中的应用已日臻成熟，为临床提供了高效、精准、重复性高的新方法。本文将对近年来人工智能技术结合超声在乳腺疾病诊疗中的应用新进展进行综述，并聚焦于人工智能在影像技术中的应用与挑战进行思考。
乳腺癌;人工智能;深度学习;多模态;影像组学
R.1；TP18
A
DOI:10./j.cnki.gdyx.
年全球癌症统计数据报告［1］指出，乳腺癌病死率位列所有肿瘤中的第2位，全球发病率位列第10位，且呈逐年上升的趋势。早期发现及诊治可有效改善乳腺癌患者的生存预后，延长其生存年限。超声是乳腺癌筛查的主要手段，但常规超声检查具有显著的主观性及操作者依赖性，且对早期病变的诊断敏感度欠佳，难以符合新时代下精准医学的发展要求。随着计算机技术的发展，人工智能（artificialintelligence，AI）在乳腺影像学领域的应用日益广泛，为解决传统乳腺超声存在的局限性提供了新的思路。本文将综述近年来AI技术结合超声在乳腺疾病诊疗中的应用新进展，并聚焦于AI在影像的应用与挑战。
1AI简介
AI是计算机效仿人类思维和行为方式等人类智能活动的一般描述，包括了机器学习、人工神经网络及深度学习等方法或技术的统称［2］。而AI被应用于医学影像可实现如检测、分类、量化或优先级排序等功能。作为一个跨学科领域，AI推动医学成像模式的转变，目前已经尝试开发增强人们理解的计算机应用，如用于乳腺成像的AI技术。
2计算机辅助诊断（