一种乳腺超声图像分类方法、系统、电子设备及介质

专利主权项内容

1.一种乳腺超声图像分类方法，其特征在于，所述分类方法包括：获取待分类的乳腺超声图像；将所述待分类的乳腺超声图像输入至图像分类模型，得到最终分类结果；其中，所述最终分类结果为后方回声增强、后方回声无变化、后方回声衰减-锐利或者后方回声衰减-模糊；所述图像分类模型包括一级分类网络和二级分类网络；所述一级分类网络是通过应用一级训练集对所述一级网络进行训练得到的；所述二级分类网络是通过应用二级训练集对所述二级网络进行训练得到的；所述一级网络和所述二级网络均为深度神经网络；所述一级训练集包括乳腺超声图像和对应的一级分类结果；所述对应的一级分类结果为后方回声增强、后方回声无变化或者后方回声衰减；所述二级训练集包括一级分类结果为后方回声衰减的乳腺超声图像和对应的二级分类结果；所述二级分类结果为后方回声衰减-锐利或者后方回声衰减-模糊；所述待分类的乳腺超声图像输入所述一级分类网络，得到一级分类结果；当所述一级分类结果为所述后方回声增强或者所述后方回声无变化时，所述一级分类结果为最终分类结果；当所述一级分类结果为后方回声衰减时，将所述待分类的乳腺超声图像输入至所述二级分类网络，得到二级分类结果，并将所述二级分类结果作为最终分类结果。