一种基于多分支CNN的乳腺病变MRI图像识别方法

本发明公开了一种基于多分支CNN的乳腺病变MRI图像识别方法，包括，获取乳腺MRI图像数据集，基于肿瘤轮廓对乳腺MRI图像裁剪后得到轮廓区域图像，基于数据增强后的轮廓区域图像构建训练集，构建多分支CNN网络模型，所述多分支CNN网络模型包括多分支模块、通道和空间注意力模块、以及深度特征提取模块，所述多分支模块包括至少两类分支，一类分支用于提取轮廓区域图像的浅层特征，另一类用于提取轮廓区域图像的深层特征，基于训练集对多分支CNN网络模型进行训练，并获取训练后的多分支CNN网络模型，获取待分类的乳腺MRI图像，基于训练后的多分支CNN网络模型对待分类的乳腺MRI图像进行分类并获取分类结果。能够自动实现乳腺MRI图像的四分类检测，提高了分类精度。