一种肿瘤图像的良恶性分类方法及存储介质

本发明涉及一种肿瘤图像的良恶性分类方法及存储介质，方法包括：输入普通超声图像；获取生成式深度学习模型，利用所述生成式深度学习模型将所述普通超声图像生成超声造影图像；分析超声造影图像的肿瘤区域和背景区域的时序强度曲线，提取出关键时序特征；根据所述关键时序特征进行图像的良恶性分类。本发明通过上述设置，基于已有的普通超声图像生成超声造影图像，并根据生成的超声造影图像提取特征，最终实现全自动的乳腺肿瘤超声图像的良恶性分类，降低了患者的经济负担。