超声影像与深度学习结合的乳腺病变自动识别方法

本发明公开了超声影像与深度学习结合的乳腺病变自动识别方法，涉及乳腺病变识别技术领域，包括以下步骤：获取乳腺部位的原始二维超声影像；将经预处理的超声图像输入至具有多尺度注意力机制的特征提取神经网络中；将预处理图像输入至用于图像细节增强的超分辨率重建网络中，生成超分辨率增强图像；基于包含类别标签条件的生成对抗网络对训练数据进行样本扩充，生成对抗网络用于生成与病变类别对应的合成图像，即条件生成图像；将联合特征输入至后续分类子网络中以实现乳腺病变的类别判别与精细化分类，输出乳腺病变类别预测结果；采用联合损失函数对分类子网络进行训练；本发明解决了乳腺病变自动识别中的细粒度分类难题。