本研究探讨了机器学习在乳腺X光照片中的应用，提出了更有效的模型架构和转移学习策略，显著提升了单视图和双视图的分类检测效果，为乳腺X光分析提供了重要见解。

本研究提出了一种新方法，通过动态阈值和重采样策略解决3D半监督学习中的数据不平衡问题，确保各类别公平表示。实验结果表明，该方法在分类和检测任务中表现优越。