العديد من النساء عرضة للا ٕ صابة بسرطان الثدي ، وبالتالي فاًن اكتشاف هذه الخلايا السرطانية يصبح مهما لاستئصالها من جسم المريض.لا يزال اكتشاف أمراض الثدي في المراحل المبكرة يمثل مشكلة في الرعاية الصحية. يمكن تشخيص واكتشاف الخلايا السرطانية إذا تم اكتشافها في مراحلها المبكرة. أظهر التطور السريع للتعلم العميق ، وهو مجموعة فرعية من تقنيات التعلم الآلي، اهتماما كبيرا بتطبيقه على مثل هذه المشكلات.يتم استكشافه بشكل متزايد في تحليل الصور الطبية لتدريب النموذج بمجموعة بيانات كبيرة. لمعالجة الصور الطبية، يعد استخراج الميزات أحد المهام الحاسمة. وبالتالي، فان تطوير نموذج جديد لا يزال بحاجة إلى التحقيق. الهدف الرئيسي من دراستنا البحثية هو بناء نموذج تنبؤي لسرطان الثدي باستخدام نهج قائم على التعلم العميق يساعد في . التدريب الفعال والتنبؤ الأفضل من حيث الدقة.أظهرت نتائج الدراسة أن النموذج المقترح حقق 94٪ من الدقة