本研究探讨了深度学习在乳腺癌检测中的应用，特别是“Vision Transformer (ViT)”模型，其准确率达到95.15%。同时提出了混合多任务深度神经网络（Hybrid-MT-ESTAN），在乳腺超声图像分类中取得82.7%的准确率。研究表明，基于注意力机制的卷积神经网络在乳腺癌检测中表现优越，结合高分辨率红外热成像技术进一步提升了检测效果。