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申请/专利权人：什维新智医疗科技(上海)有限公司

摘要：本发明公开一种乳腺超声图像分类方法、系统、电子设备及介质，涉及图像处理领域，该方法包括：获取待分类的乳腺超声图像；将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，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。本发明能够提高乳腺超声图像分类的准确度和效率。

主权项：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；所述图像分类模型的构建过程具体包括：获取多张原始乳腺超声图像和各所述原始乳腺超声图像的感兴趣区域；多张所述原始乳腺超声图像包括后方回声增强图像、后方回声无变化图像、后方回声衰减-锐利图像和后方回声衰减-不锐利图像；确定各所述原始乳腺超声图像的感兴趣区域的外接矩阵，并根据所述外接矩阵确定后方回声预测区域，得到标注后的乳腺超声图像；对所述标注后的乳腺超声图像进行预处理，得到预处理后的乳腺超声图像；所述预处理至少包括翻转变换、随机修剪、色彩抖动、平移变换、尺度变换、对比度变换、噪声扰动和旋转变换中的两个操作；以所述预处理后的乳腺超声图像为输入，以所述一级分类结果为输出，对所述一级网络进行训练，得到一级分类网络；以分类后的乳腺超声图像为输入，以所述二级分类结果为输出，对所述二级网络进行训练，得到二级分类网络；所述分类后的乳腺超声图像为一级分类结果为后方回声衰减对应的中间乳腺超声图像；所述中间乳腺超声图像为预处理后的乳腺超声图像。

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