一种基于多尺度混合卷积的超声乳腺病灶区自动分割方法

本发明属于医学图像处理技术领域，具体涉及一种基于多尺度混合卷积的超声乳腺病灶区自动分割方法，包括采用U2‑Net作为网络框架进行图像分割，其特征在于，在每个残差块中的跳跃连接处，通过多尺度注意力门对特征图进行处理后再与对应特征图进行跳跃连接。本发明提出将混合卷积块和多尺度注意力门与U2‑Net网络结构相融合，通过逐点卷积、普通卷积、扩张卷积三种不同感受野卷积块进一步抑制不重要的特征并增强有价值的特征，以实现快速有效地对乳腺癌病灶区域进行分割；其次本发明还在残差块的编码器的最后一层卷积层上连接混合卷积块，用于提取小U型的全局上下文信息；本发明能够提高对超声图像病灶区的识别及分割效率，降低医生的工作负担，辅助临床诊断。