本研究提出了一种无监督领域适应方法，用于自动生成乳腺超声成像中乳腺病变感兴趣区域（ROIs）的图像掩膜。该方法通过迭代改进生成私人未标记乳腺超声数据集的伪掩膜，提高了分类精度和解释性。初步研究结果证明了该方法在乳腺病变的分类和定位方面的效果和可靠性。

本研究提出了一种无监督领域适应方法，用于自动生成乳腺超声成像中乳腺病变感兴趣区域（ROIs）的图像掩膜。该方法通过迭代改进生成私人未标记乳腺超声数据集的伪掩膜，提高了分类精度和解释性。初步研究结果证明了该方法在乳腺病变的分类和定位方面的效果和可靠性。

本研究提出了一种无监督领域适应方法，用于自动生成乳腺超声成像中乳腺病变感兴趣区域（ROIs）的图像掩膜。该方法通过迭代改进生成私人未标记乳腺超声数据集的伪掩膜，提高了分类模型的解释性和诊断的效果和可靠性。

本研究提出了一种无监督领域适应方法，用于自动生成乳腺超声成像中乳腺病变感兴趣区域（ROIs）的图像掩膜。该方法通过迭代改进生成私人未标记乳腺超声数据集的伪掩膜，提高了分类模型的解释性和诊断效果。初步研究结果表明该方法在简化ROI注释过程和提高诊断准确性方面具有潜力。

本研究提出了一种无监督领域适应方法，用于自动生成乳腺超声成像中乳腺病变感兴趣区域（ROIs）的图像掩膜。该方法通过迭代改进生成私人未标记乳腺超声数据集的伪掩膜，提高了分类模型的解释性和诊断效果。初步研究结果证明了该方法的效果和可靠性。