基于BP神经网络的乳腺癌检测文献综述

乳腺癌是全球女性中最常见的恶性肿瘤之一，严重威胁着女性的生命健康。

早期诊断对乳腺癌的治疗和预后至关重要。

近年来，随着人工智能技术的快速发展，基于机器学习的乳腺癌检测方法逐渐成为研究热点。

BP神经网络作为一种经典的机器学习算法，在模式识别、图像处理等领域有着广泛的应用，也为乳腺癌检测提供了新的思路和方法。

本文首先介绍了乳腺癌及BP神经网络的相关概念，然后综述了国内外基于BP神经网络的乳腺癌检测研究现状，分析了不同特征提取方法、模型优化算法以及评价指标，并对现有研究的优势和局限性进行了探讨，最后展望了该领域未来的发展趋势。

关键词：乳腺癌；BP神经网络；机器学习；特征提取；模型优化

1.1乳腺癌乳腺癌是指起源于乳腺上皮组织的恶性肿瘤，其发病机制复杂，与遗传、环境、生活方式等多种因素有关。

乳腺癌的临床表现多样，早期可无明显症状，随着病情的发展可出现乳房肿块、乳头溢液、乳房皮肤改变等。

1.2BP神经网络BP神经网络是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈神经网络，其基本结构包括输入层、隐藏层和输出层。

BP神经网络通过学习样本数据，不断调整网络的权重和阈值，以最小化网络输出与期望输出之间的误差，最终实现对未知样本的预测或分类。