乳腺癌是女性最常见的恶性肿瘤，也是女性死亡的主要原因。目前，二维超声是区分乳腺病灶良、恶性最常用的影像学方法，其诊断的准确性受影像医师经验及诊断水平的影响。为了弥补影像医师经验不足所带来的误诊、漏诊并降低时间成本，人工智能技术在乳腺超声领域得到了广泛的研究。本文旨在介绍二维超声、传统的计算机辅助诊断系统以及深度学习、卷积神经网络技术在乳腺超声检查方面的应用现状。
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