基于深度学习的乳腺肿块超声影像分类方法及系统

本发明提供一种基于深度学习的乳腺肿块超声影像分类方法及系统，涉及超声影像分类技术领域，本发明通过统一特征提取模型实现对多种超声影像类型的集成处理，提升诊断效率，同时基于物理基础特征生成的影像质量评分量化探头压力不均、设备噪声干扰及运动伪影对成像质量的影响，并据此动态调节知识增强强度使病理敏感特征在医学知识图谱的加持下获得精准补偿，两级级联分类网络建立分层决策机制在确保快速诊断的前提下针对恶性病变启动亚型深度分析，提升识别率，进一步通过反映设备采集可信度的影像可靠因子，结合基于决策逻辑自洽性的模型认知因子形成双因子动态校准系统为乳腺肿块超声影像的高效精确分类提供支持。