一种B超图像的病灶识别方法、装置、介质及设备

本发明公开了一种B超图像的病灶识别方法、装置、介质及设备。本申请首先通过实时采集技术获得连续多帧的B超图像序列，然后利用一个预先设定的轻量级卷积神经网络对这些图像进行特征提取，从而得到多个连续帧的单帧特征图。接下来，这些单帧特征图会基于图像的时序连续性、一个预先设定的融合窗口以及一组预设权重进行特征融合，以生成多个融合特征表示。最后，利用一个经过量化和剪枝优化得到的轻量推理网络，对这些融合特征表示进行病灶识别，从而获得连续多帧B超图像的病灶识别结果。这一过程不仅提高了识别的准确性和实时性，还优化了低端移动边缘设备的能耗和计算效率。