[发明专利]一种超声图像两阶段深度学习的乳腺肿瘤分类方法和装置

摘要

本发明公开了一种超声图像两阶段深度学习的乳腺肿瘤分类方法和装置，该方法包括：从乳腺肿瘤超声图像中获取BI‑RADS标签图像集合D1，从BI‑RADS标签图像集合D1中获取活检标签图像集合D2；通过BI‑RADS标签图像集合D1和活检标签图像集合D2对深度神经网络M1和深度神经网络M2进行训练；采用训练好的深度神经网络M1参数，对与深度神经网络M1网络结构相同部分的深度神经网络M2的参数进行初始化；对待分类乳腺肿瘤超声图像的BI‑RADS标签进行分类；当BI‑RADS标签为3级及以上时，对待分类乳腺肿瘤超声图像的活检标签进行分类，确定待分类乳腺肿瘤超声图像的良恶性。本发明能有效提高乳腺肿瘤超声图像分类诊断的准确率和智能化水平，可用于辅助超声科医生进行医学诊断等领域。