基于超声图像识别的乳腺癌病理预测分类系统

本发明涉及图像处理的技术领域，提供了基于超声图像识别的乳腺癌病理预测分类系统，从不同时期获取关于乳腺部位的所有超声图像筛选得到有效超声图像，并识别得到乳腺元素属性信息，对乳腺增生状态进行全局化表征，以此从有效超声图像画面提取若干子图层，并基于所有子图层的乳腺元素关联信息，整合得到若干子图层集合，便于后续对具有相近乳腺状态的子图层进行统一处理；还通过神经网络得到子图层集合对应的乳腺元素状态演变特征信息，以此识别其中的乳腺癌诱发源，对乳腺组织的病变趋势进行时间拓展分析；还通过神经网络分析乳腺癌诱发源画面片段，得到乳腺癌发病预测结果，快速准确地预测乳腺癌病情的发展趋势，提高诊断的可预见性和准确性。