摘要
乳腺肿瘤是全球女性最常见的恶性肿瘤之一，早期诊断和治疗对于提高患者生存率至关重要。
乳腺肿瘤分割是从医学影像中准确识别和勾勒肿瘤区域的过程，是计算机辅助诊断（CAD）系统中的关键步骤，能够为临床诊断、治疗方案制定和预后评估提供重要依据。
近年来，深度学习技术在医学图像处理领域取得了显著进展，基于深度学习的乳腺肿瘤分割方法因其优越的性能逐渐成为研究热点。
本文首先介绍乳腺肿瘤分割的相关概念和临床意义，然后重点综述基于深度学习的乳腺肿瘤分割方法，包括常用的深度学习模型、数据预处理技术、模型训练与优化策略等，并对不同方法的优缺点进行比较分析。
最后，总结现有方法面临的挑战，并展望未来的研究方向。
关键词：乳腺肿瘤分割；深度学习；医学图像处理；计算机辅助诊断；卷积神经网络
乳腺肿瘤分割是指从乳腺医学影像（如乳腺X线摄影、超声、磁共振成像等）中自动或半自动地识别和勾勒出肿瘤区域的过程。
作为计算机辅助诊断（CAD）系统中的关键步骤，准确的肿瘤分割结果对于后续的肿瘤诊断、分型、分期以及治疗方案制定等方面都具有重要意义。
传统的乳腺肿瘤分割方法主要依赖于人工设计特征和图像处理技术，如阈值分割、区域生长、边缘检测等。
然而，这些方法往往受到图像噪声、伪影以及肿瘤形态多样性等因素的影响，分割精度有限。
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