MRI作为乳腺疾病的重要影像检查方法之一，在乳腺癌早期检出和疗效预测中具有重要意义。目前，乳腺癌肿瘤大小的评估主要依据二维图像中包含的肿瘤直径、形态等信息，存在一定局限性，可重复性较低，预测准确性有待进一步提高。基于MRI动态增强测量肿瘤的体积等三维信息可以为乳腺癌病程的判断及新辅助化疗疗效的评估提供重要依据。目前，对乳腺癌肿瘤三维信息的测量依赖影像医师的经验且耗时较长。为提升测量准确度并降低时间成本，人工智能技术在乳腺MRI领域有着广阔的研究前景。鉴于此，本文就人工智能特别是深度学习技术在自动测量乳腺癌肿瘤体积中的研究和应用情况进行梳理，主要涉及图像分割、形态三维重建、可视化和容积测量几方面。本文为临床医生深入了解人工智能技术如何帮助乳腺肿瘤的自动化高精度测量提供精准材料，为信息技术人员理解如何将人工智能技术应用于乳腺肿瘤测量提供思路。