[发明专利]一种乳腺超声图像肿瘤分割方法

摘要

本发明公开了一种乳腺超声图像肿瘤分割方法，包括乳腺超声图像数据预处理、构建深度神经网络模型、定义损失函数、模型训练及结果生成。在数据预处理中，使用先镜像填充，后裁剪的方式既不会改变乳腺肿瘤的形态，又可以得到符合尺寸要求的乳腺超声图像。在构建深度神经网络模型步骤中，整体上遵循了UNet模型的设计模式。本发明使用ResNet18作为整个网络的编码器，因此具有更强的特征提取能力，从而能够获得更高的精度。在模型解码器部分使用了深监督技术来监督各层的学习，添加了SENet的逐通道加权模块；本发明除了能消除错误分割和分割边界不连续的问题之外，还能精准地捕捉肿瘤边界。