一种可用于提升超声图像识别准确率的眼动注意力联合优化方法及系统

本发明公开了一种可用于提升超声图像识别准确率的眼动注意力联合优化方法及系统，将采集到的超声医生观察超声图像时的眼动数据，通过多层可学习卷积模块，生成注意力热图，计算眼动注意力损失，与卷积网络的分类损失联合调整，按照预设的条件停止训练。本发明得到的模型在使用过程中无需额外的医生眼动数据，输出既包括识别结果，又包括准确的病灶特征注意力，从而提高现有超声诊疗系统识别准确率，降低了训练成本。