乳腺癌是影响全球女性的最常见恶性肿瘤之一。早期检测在提高生存率和治疗效果方面发挥着关键作用。尽管诊断取得了重大进展，但早期检测和筛查计划的可及性有限仍然是主要的全球健康挑战。根据世界卫生组织（WHO）2023 年发布的卫生统计，只有 59% 的国家在初级医疗保健水平提供早期乳腺癌检测计划，这表明相当比例的女性继续面临筛查服务的障碍 [1]。在中低收入国家，这些计划的可及性有限与 50% 到 60% 的生存率有关 [2]。解决这些差异需要加大对国家和国际医疗保健政策的投资、加强教育倡议和提高公众意识。
活检仍然是可疑乳腺病灶确诊的金标准，因为它提供了组织病理学确认。然而，其侵入性可能导致患者不适并延长诊断过程，这强调了在活检前需要支持临床决策的补充非侵入性方法 [3]。乳腺成像为病灶评估、活检引导、治疗计划和疾病监测提供形态学和功能信息 [4]。乳腺癌评估采用了一系列成像方式，包括标准乳腺 X 线摄影 [5], [6], [7], [8], [9]、计算机断层扫描（CT）和正电子发射断层扫描（PET） [10], [11], [12], [13]、三维断层合成 [14], [15], [16], [17]、磁共振成像（MRI） [18], [19], [20] 和超声 [21], [22], [23], [24]。这些方式提供了关于肿瘤大小、位置和疾病阶段的信息；然而，根据成像方式的不同，其局限性可能包括电离辐射、高成本、对比剂要求、患者不适以及在致密乳腺组织中灵敏度降低。这些局限性刺激了对非侵入性、无辐射且更具成本效益的补充成像技术的兴趣日益增长。此类技术包括电阻抗乳腺摄影 [25], [26], [27]、光声计算机断层扫描（PACT） [28], [29], [30]、光学成像（OI） [31], [32], [33], [34] 和红外热成像（ITI） [35], [36], [37], [38], [39], [40]。
在此背景下，ITI 研究已在三个相互关联的研究环境中发展：计算机模拟、体外和体内。计算机模拟研究使用数学和数值模型来研究肿瘤和组织特征如何在受控条件下影响热传递和表面温度。体外研究通过使用模拟组织的模体在可重复的实验室条件下评估模型预测、成像系统和分析程序，为计算建模和人体受试者研究之间提供了桥梁。体内研究将这一进展扩展到人体受试者评估，其中解剖和生理变异性、环境条件和采集方案影响记录的热模式。计算机辅助图像分析、机器学习和深度学习的进步进一步扩展了这些热图数据的分析。综上所述，这三个研究环境代表了一条转化途径，将 ITI 基乳腺成像的机制研究、实验验证和临床评估联系起来。
现有的关于乳腺癌 ITI 的综述通常根据图像处理流程、特征提取方法、分类算法或报告的诊断性能来组织文献。尽管这些视角提供了宝贵的见解，但它们往往忽视了证据如何在计算、实验和人体受试者研究中演变。因此，本综述采用基于环境的转化视角，并比较评估与每个研究环境相关的方法论方法、优势、局限性和验证要求。这种组织方式使得报告的绩效能够根据生理真实性、实验条件、采集方案和验证设计进行解释。通过连接计算建模、基于模体的实验和人体受试者研究，本综述阐明了 ITI 作为补充功能性成像方式的当前作用，并确定了开发更可靠和临床适用的基于热成像的决策支持系统的要求。
