乳腺癌是妇科最常见的恶性肿瘤之一，严重威胁女性的生命健康，早期发现及早期诊断可降低患者的病死率，提高治愈率，改善其生活质量。数据挖掘(DM)是指从给定数据集中识别出有效的、新颖的、潜在有用的且最终易于理解的模式的一种高级处理过程。简单来说，DM 就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取出隐含在其中的、人们事先不知道的、但又潜在有用的信息和知识的一种过程［1］。目前 DM 应用于多个学科领域，包括数据库技术、统计学理论、机器学习技术、可视化理论和技术等，其中人工神经网络(ANN)是目前 DM 应用最广泛的方法之一。ANN 是起源于人的生物神经网络，它由高度相互连接的节点组成，通过这些相互联系的网络来预测事情的结果［2］。目前 ANN 广泛用于乳腺的影像学诊断，国内外研究显示，ANN 在乳腺癌影像学各方面的准确度及灵敏度均较原来提高。现将 ANN 在乳腺癌影像学上的应用综述如下。
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