基于相关性学习的多模态乳腺影像分类方法：技术、应用与展望

一、引言

1.1研究背景与意义

乳腺癌作为全球女性健康的重大威胁，其发病率在各类恶性肿瘤中居高不下。据世界卫生组织国际癌症研究机构（IARC）发布的最新数据显示，2020年全球乳腺癌新发病例高达226万例，首次超过肺癌，成为全球最常见的癌症，且发病呈现出年轻化趋势。在中国，乳腺癌同样是女性最常见的恶性肿瘤之一，每年新发病例约42万，发病率增速是全球平均增速的两倍。乳腺癌不仅严重威胁患者的生命健康，还对患者的心理和家庭造成沉重负担，给社会医疗资源带来巨大压力。

乳腺癌的早期诊断对于提高患者生存率和改善生活质量具有决定性意义