一种乳腺容积超声病灶定位和分级方法、介质及终端

本发明适用于智能诊断技术领域，涉及一种乳腺容积超声病灶定位和分级方法、介质及终端，包括：S10、当U型网络准备就绪后，对冠状面二维图像序列数据使用Z‑score标准化操作进行归一化处理；S20、将归一化后的3D图像数据作为U‑点云神经网络模型的输入，进行U‑点云神经网络模型的训练，并输出概率分布结果；S30、根据概率分布结果分割乳腺容积超声病灶位置，保存病灶位置的三维图像，并作为点云的输入数据；S40、利用点云网络处理所述步骤S30输入的数据，从点集学习全局和局部特征，实现乳腺容积超声病灶的3D分类任务和分割任务。本发明有效提高了乳腺病灶检测的准确性和效率，降低了医生工作量。