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bi-rads分級的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦羅崇銘寫的 人工智慧與影像知識詮釋化(修訂版) 和羅崇銘的 人工智慧與影像知識詮釋化都 可以從中找到所需的評價。
另外網站看懂影像学报告，了解BI-RADS分级就够了！ - 手机搜狐网也說明：BI -RADS分级全称是乳腺影像报告和数据系统（Breast Imaging Reporting And Data System，BI-RADS），是美国放射协会推荐的的对乳腺的影像学诊断报告的 ...
這兩本書分別來自元華文創股份有限公司 和元華文創股份有限公司所出版 。
國立嘉義大學 資訊工程學系研究所 柯建全所指導 鄭文毓的 以YOLO模型應用於多視角乳房攝影之BI-RADS分級系統 （2020），提出bi-rads分級關鍵因素是什麼，來自於電腦輔助系統、腫塊偵測、BI-RADS、YOLO、U-Net。
而第二篇論文義守大學 資訊工程學系 丁慧枝所指導 蔡欣庭的 利用DenseNet進行乳房影像分類之研究 （2018），提出因為有 乳房攝影、乳房影像報告暨分析系統、密集卷積網路的重點而找出了 bi-rads分級的解答。
最後網站bi-rads中文乳房健康與乳癌知識衛教網 - Voajcr則補充：4. 分級3 (BI-RADS 3)：可能良性發現，主要是建立乳腺疾病影像學檢查資料的資料庫，BI-RADS（Breast imaging reporting and data system）即美國放射學會推薦的“乳腺影像 ...
人工智慧與影像知識詮釋化(修訂版)
為了解決bi-rads分級 的問題，作者羅崇銘 這樣論述：
本書以資訊數位化出發，跨領域整合醫學影像資訊與圖書資訊，尤其分類與詮釋資料的描述，是資料科學時代相當重要的一環，利用人工智慧進行醫學知識的分類、利用影像特徵的擷取完成影像詮釋資料的建立，並將日益重要的醫學影像的類型加以整理，包括檔案的形成、儲存容量、存取機制、安全性、使用規範、完整性與標註需求，進行鉅細靡遺地闡述，此概念之延伸將有助詮釋與人類生活息息相關的各種影像資料，以完整詮釋建立永恆的知識。 本書特色 醫學影像已是人工智慧醫學的主戰場， 為此建立醫學影像檔案學的知識整理， 也是圖書資訊在人工智慧時代的重要角色之一。
以YOLO模型應用於多視角乳房攝影之BI-RADS分級系統
為了解決bi-rads分級 的問題，作者鄭文毓 這樣論述：
近年來，台灣乳癌已超過了子宮頸癌，成為台灣婦女最常發生的癌症。檢查乳癌有幾種方法，觸診、超音波、核磁共振，X光照片等…。乳房X光攝影(mammogram)是一種常用於臨床實驗診斷乳房腫瘤的方法之一。在本研究裡，為了偵測乳房腫塊的大致位置，會先用深度學習之YOLO系列模型(You-Only-Look-Once)，快速地偵測出腫塊的感興趣區域(ROI)，再來是使用U-net 模型把疑似病灶的ROI區域分割出來，進而得到腫塊更精確的位置，最後為了進一步將腫塊評估出BI-RADS嚴重等級，透過不同YOLO模型來做2~5類的分級，並比較實驗效能，測試結果顯示，YOLO-v4配合U-Net有較佳分級效能
。所提方法在病灶偵測的準確率達86%，分割準確率達54%，最後整體CAD系統的準確率最高可達81%。我們所提出的CAD系統能用於輔助放射科醫師們的偵測，分割跟分類腫塊的進行BI-RADS分類工作。
人工智慧與影像知識詮釋化
為了解決bi-rads分級 的問題，作者羅崇銘 這樣論述：
本書以資訊數位化出發，跨領域整合醫學影像資訊與圖書資訊，尤其分類與詮釋資料的描述，是資料科學時代相當重要的一環，利用人工智慧進行醫學知識的分類、利用影像特徵的擷取完成影像詮釋資料的建立，並將日益重要的醫學影像的類型加以整理，包括檔案的形成、儲存容量、存取機制、安全性、使用規範、完整性與標註需求，進行鉅細靡遺地闡述，此概念之延伸將有助詮釋與人類生活息息相關的各種影像資料，以完整詮釋建立永恆的知識。 本書特色 醫學影像已是人工智慧醫學的主戰場， 為此建立醫學影像檔案學的知識整理， 也是圖書資訊在人工智慧時代的重要角色之一。
利用DenseNet進行乳房影像分類之研究
為了解決bi-rads分級 的問題，作者蔡欣庭 這樣論述：
乳癌為我國女性罹患率最高的癌症，依據衛生福利部死因統計及國民健康署癌症登記資料顯示，每年有數萬女性罹患乳癌，而死於乳癌的女性超過數千名。乳癌分期是依腫瘤大小，腋下淋巴有無轉移及遠處轉移區分，越早發現，存活率也會相對提高。臨床上乳房攝影因受限於操作者技術、受試者配合度及醫師主觀判讀影像特徵，造成鑑別度不一致。提升乳房影像品質及影像診斷率，為醫學影像處理重要工作之一。本研究探討利用DenseNet演算法針對乳房影像進行輔助分類。本研究影像採用回顧性分組實驗設計，收集2016年2月-2017年9月期間數位乳房X光攝影影像之頭尾投影像(Cranial-Caudal View, CC View)共88
張影像，依美國放射醫學會(American College of Radiology, ACR)發展的乳房影像報告暨分析系統(Breast Image Reporting and Data-analyzing System, BI-RADS)分級，實驗組為BIRADS為4級(陽性)者共計38張、對照組BIRADS為1級(陰性)者共計50張。採用最小交集樣本數38例為各組分析影像；各組以70%與50%分為訓練集其餘為測試集；因此訓練集分別為共計27與19張，測試集分別為11與19張。採用預先訓練模型(Pre-Train Model)的密集卷積網路(Densely Connected Convol
utional Networks, DenseNet)，建立乳房影像陰性和陽性分類模型。評估方法為測試集靈敏度、特異性及準確度。由於DenseNet具有緩解消失梯度問題、加強特徵傳播、促進特徵可重複使用、並大幅減少參數數量，可以用較少的計算成本。本研究針對測試集其靈敏度為100%、特異性為72.73%及準確度為86.37%。本研究依據DenseNet模型可針對少量樣本影像進行影像分類之特性，其分類結果具有合理性；未來需增加有效案例數、增加BIRADS類別、進行不同預先訓練模型之測試與驗證。