乳腺影像诊断是早期发现乳腺疾病的关键环节。传统乳腺X线摄影（钼靶）通过低剂量X射线捕捉乳腺组织中的钙化点和肿块，已成为40岁以上女性筛查乳腺癌的“金标准”。研究表明，钼靶检查可使乳腺癌死亡率降低20%-40%，但其对致密型乳腺的敏感性不足，可能导致假阴性结果。为弥补这一缺陷，超声检查成为年轻女性和高致密乳腺人群的重要补充手段。高频超声可清晰显示肿块形态、边缘及内部血流信号，结合弹性成像技术，能更精准判断肿块良恶性，尤其对直径小于1cm的结节具有较高诊断价值。

磁共振成像（MRI）凭借其高软组织分辨率，在高危人群筛查中展现出独特优势。对于携带BRCA1/2基因突变的女性，MRI可发现钼靶和超声遗漏的病灶，使早期乳腺癌检出率提升15%-20%。动态增强MRI通过分析肿瘤的血供特征，可进一步区分良恶性病变。然而，MRI检查费用高、耗时长，且对金属植入物敏感，通常作为补充手段用于高危人群或疑难病例。

近年来，人工智能（AI）的融入为乳腺影像诊断带来革命性变化。基于深度学习的AI系统可自动分析钼靶图像，识别微小钙化灶和肿块特征，辅助医生提升诊断效率。AI辅助超声诊断系统通过学习大量病例数据，能更精准地判断肿块性质，减少人为误差。未来，随着多模态影像数据的整合，AI有望实现乳腺疾病的“一站式”诊断。