基于人工智能的乳腺病变分类多中心研究 在乳腺癌领域，早期诊断对于提高治疗效果和生存率至关重要。乳腺癌主要分为原位癌和浸润性癌两类，这两类癌症在治疗策略和预后上存在显著差异。原位癌的腋窝受累发生率较低（1-2%），不推荐进行前哨淋巴结活检（SLNB）；而对于浸润性癌症，SLNB或腋窝淋巴结清扫（ALND）是必要的。因此，能够在术前准确区分良性、恶性以及原位和浸润癌症显得格外重要。 对比增强乳腺摄影（CEM）是一种新兴的技术，因其能够体现病变的血管特性而在临床应用中日益广泛。然而，CEM在诊断乳腺癌方面尽管对恶性病变具有高敏感性，但其特异性却不尽如人意（66-84%）。此外，传统影像学检查的解释还会受到放射科医生经验的影响，不同的放射科医生之间存在较大的差异。因此，开发一种自动、可靠，并且能够在...