一种基于扩散概率模型的乳腺超声图像分割网络

本发明涉及乳腺超声图像处理技术领域，公开了一种基于扩散概率模型的乳腺超声图像分割网络，具体技术方案为：包括用于乳腺肿瘤粗分割的条件模型和用于噪声预测的扩散模型，通过全局注意力模块，可以有效地关注病灶区域的全局特征，从而增强乳腺超声图像的分割性能；全局注意力模块擅长捕获特征图中的深层语义特征，从而提高乳腺肿瘤的分割精度；条件特征被施加到扩散模型中，以减轻扩散模型中的扩散方差；使用空频融合模块融合条件特征和噪声特征；本发明在测试阶段通过将原始图像输入到网络中进行逐步采样，得到最终的分割结果，从而提高了乳腺超声图像中肿瘤分割的精度。