依據最新衛生福利部107年癌症登記報告顯示，在台灣乳癌發生率已躍居台灣女性癌症第一名。
過去在治療乳癌時，通常會將整塊乳房切除，但在手術過後，常出現乳房形成凹陷或較不美觀的外觀。因此近年來醫學領域上，對於較小範圍的腫瘤，醫界普遍提倡只切除部分乳房組織，並輔以放射治療;大範圍的腫瘤將注重在乳房重建的部分，以降低術後病人對乳房外觀改變的心理影響。
由此可見，能讓醫生精準定位出腫瘤的位置以進行切除手術是非常重要的，而磁振造影(MRI, Magnetic Resonance)
可用於評估腫瘤大小、數目和位置，因此如何利用磁振造影並藉由物件分割技術分辨出腫瘤精確的位置和大小，再將腫瘤導入系統，提供醫生做為教學或輔助臨床應用。
□ 可早期偵測細微乳癌
□ 可提高乳癌偵測率
□ 有效率定位病灶
我們期望研究結果能實現深度學習輔助診斷系統與醫師進行臨床乳癌診斷的正相關性，而藉以本研究在對於『磁振造影的乳癌標註』，進一步的輔助還原在三維模型中，並『標記腫瘤的對應位置』，在尚未開始惡化前，即可被該模型偵測出來，能夠輔助醫師在癌症初期辨識出乳癌腫瘤，以利在癌症初期就進行治療。