一种超声波图像诊断系统及方法

本发明涉及声波测量技术领域，具体为一种超声波图像诊断系统及方法，本发明中通过深度神经网络使反射特征与组织特性间的匹配具有自适应学习能力，在信号分类上提高了针对性识别效果，基于反射特征的判定结果，对组织区域进行边界分区时，使用灰度极差、梯度方向与纹理连续性三项参数组合判断边缘结构，避免因单一指标判断引发的轮廓模糊，通过提取灰度分布中心、幅度变化轨迹与边缘面积连续变化序列，并通过将区域定位结果输入支持向量机，根据形态结构量化特征与历史良恶性特征数据的边界分类对比，实现病变性质的准确识别，在图像形成后进行结构形态二次验证，有效提升了诊断完整性与判定置信度。