综述：机器学习与深度学习技术在乳腺癌类内变异性识别中的全面综述

这篇综述系统探讨了人工智能（AI）驱动技术（ML/DL）在乳腺癌诊断中的应用，重点解析了类内变异性（intraclass variability）对模型性能的挑战，并对比了不同影像学模态（MRI/超声/组织病理学）的优劣。文章归纳了近五年（2020-2024）的研究趋势，提出通过生成对抗网络（GAN）数据增强和多模态融合优化未来诊断系统。

　　

引言

乳腺癌是全球女性癌症相关死亡的首要原因，2022年新增病例达220万例。早期检测对降低死亡率至关重要，而医学影像（如MRI、超声、组织病理学）在诊断中扮演关键角色。然而，类内变异性——即同一类别中良恶性特征的细微差异——导致传统方法误诊率居高不下。人工智能技术（尤其是机器学习ML和深度学习DL）通过分析影像数据显著提升了诊断效率，但如何克服类内变异性仍是核心挑战。

深度学习在乳腺癌识别中的应用

卷积神经网络（CNN）因其自动提取高维图像特征的能力成为主流。例如，InceptionV3在预训练模型中表现最优，但存在误诊率高和解释性差的问题。改进方案如双相系统（TRS网络）通过组织区域分割提升分类精度，而注意力机制（如TA-CNN）能聚焦关键区域抑制背景噪声。轻量级架构BreastNet通过改进损失函数降低计算成本，但动态边界调整能力不足。

混合技术突破

结合CNN与长短期记忆网络（LSTM）的模型（如BCHI-CovNet）能捕获时空特征，但计算复杂度高。优化算法融合（如GA-GWO）可筛选关键特征，而贝叶斯优化调参的DeepBreastNet虽达100%准确率，却因小样本过拟合风险受限。特征工程混合方法（如ComBat算法）通过数据平衡提升泛化性，但依赖参数微调。

集成学习与数据挑战

集成多分类器（如MobileNet+XGBoost）能减少方差，但MobileNet对微小病变敏感度低。公开数据集（如INbreast、BreakHis）存在样本量小、标注不一致和人口偏差问题。生成对抗网络（GAN）合成数据可缓解样本失衡，而多模态融合（MRI+超声+钼靶）有望弥补单一影像局限。

伦理与未来方向

AI医疗面临数据隐私（GDPR/HIPAA合规）、模型黑箱化等伦理问题。未来需开发可解释算法，并通过医生教育提升临床接受度。优化多模态混合模型、自动化超参数调优及增强特征可解释性将是关键突破点。

（注：全文严格基于原文缩编，专业术语如CNN、LSTM、GAN等均保留英文缩写及符号规范，未添加非原文结论。）