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(1) 本研究针对乳腺钼靶图像分类中特征提取的挑战，提出了一种融合CNN和Transformer的RTSNet模型。该模型以ResNet作为主干网络提取全局特征，然后将特征输入到改进的Res Transformer模块中，该模块通过引入位置编码和多头注意力机制，增强了对局部细节的捕捉能力。Res Transformer对传统Transformer进行了优化，使其更适合小规模医学图像数据集，避免了过拟合问题。在乳腺钼靶图像数据集上，RTSNet在分类准确率上达到了94.2%，比传统CNN模型高出5.7%，证明了其在捕获全局和局部特征方面的优势。该模型能够有效区分正常、良性及恶性乳腺肿块，为乳腺癌的早期筛查提供了可靠支持。消融实验表明，移除Res Transformer模块会导致分类准确率下降至88.5%，证明了其对模型性能的关键作用。
(2) 为解决乳腺超声图像分割中边界不清、分辨率低的问题，本研究提出了一种通道混合双注意力多尺度网络CSDMNet。CSDMNet包含通道混合方法、通道混合双注意力模块（CSD Module）和多尺度深度池化模块（DSRP Module）。通道混合方法通过重新排序通道信息，从编码器中获取更丰富的特征；CSD Module同时提取肿块的通道相关性和位置相关性；DSRP Module则从不同尺度和形状的图像中提取全局和局部语义信息。在BUSI和UDIAT数据集上的实验表明，CSDMNet在DICE、IOU和SEN指标上分别达到了82.65%、73.6%和88.18%，显著优于U-Net等经典方法。该网络有效处理了超声图像的噪声和多尺度特性，为乳腺肿块的精确分割提供了新方法。消融实验还表明，移除CSD Module会使分割性能降低15.3%，证明了双注意力机制的重要性。
(3) 本研究在乳腺图像分类和分割任务中进行了大量实验，包括消融实验和对比实验，验证了RTSNet和CSDMNet的有效性。实验设置包括与U-Net、ResNet等主流方法的性能对比，以及对各组件的消融分析。结果显示，RTSNet在乳腺钼靶图像分类中准确率提升至94.2%，CSDMNet在乳腺超声图像分割中DICE系数达到82.65%。在临床环境中进行了测试，医生反馈表明，CAD系统提供的辅助诊断意见将误诊率降低了22%，显著提高了诊断效率。
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