本书共有6章，系统介绍了早期乳腺癌的诊断和分类、影像学特点、人工智能和机器算法的概念，以及利用深度学习进行乳腺癌分类等内容。本书内容通俗易懂，能让肿瘤医生了解机器算法，让程序员了解乳腺癌的诊疗路径，对于从事肿瘤人工智能研发领域的科研人员、临床医生和技术人员都具有重要的参考价值。

第1章 乳腺癌介绍
1.1 癌症及其治疗
1.2 乳腺的解剖
1.3 什么是乳腺癌
1.4 乳腺癌的风险因素
1.5 乳腺癌的预防
第2章 乳腺癌的类型、诊断和治疗
2.1 乳腺癌的分期
2.2 乳腺癌类型
2.3 乳腺癌的早期发现
2.4 乳腺癌的诊断
2.5 乳腺癌的治疗
第3章 人工智能与学习算法
3.1 人工智能
3.2 机器学习
3.3 监督式学习算法
3.4 非监督式学习算法
3.5 强化学习算法
3.6 深度学习
第4章 医疗和医学影像中的人工智能
4.1 人工智能医疗
4.2 医学影像中的人工智能
第5章 人工智能在乳腺癌检测与诊断中的应用
5.1 多种影像技术在乳腺癌检测中的应用
5.2 乳腺癌的不同诊断阶段
第6章 乳腺癌分类的深度学习模型
6.1 各种乳腺癌影像数据集
6.2 分类模型性能的评价参数
6.3 乳腺癌分类的深度学习模型
索引