一种基于人工智能算法的乳腺癌超声图像特征识别及分类方法

本发明提供了一种基于人工智能算法的乳腺癌超声图像特征识别及分类方法，首先，获取乳腺癌超声图像及其标注特征；然后，对所获得的图像数据集进行预处理，包括数据去噪、对比度增强、图像标准化处理和数据增强，然后划分为训练集、验证集和测试集；然后，搭建基于改进YOLOV8m‑cls的识别及分类网络，训练出分别用于识别良恶性特征，以及BIRADS分类特征的模型；最后，利用从超声图像中提取的识别特征以及分类特征进行融合，得到融合特征，构建梯度提升树分类模型，得到训练好的乳腺癌分类模型，所述乳腺癌识别及分类模型基于输入的超声图像，输出乳腺癌的四个识别特征和分类结果供医生参考，定制个性化诊疗方案，提高了分类识别的精度，提高实时性和全面性。