基于三维卷积神经网络的乳腺肿瘤超声图像分类方法

摘要

本发明一种基于三维卷积神经网络的乳腺肿瘤超声图像分类方法，计算机图像处理技术领域；具体步骤为数据预处理、使用训练集训练所提出的三维卷积神经网络，良性肿瘤标记为0，恶性肿瘤标记为1；用测试集来对训练好的模型进行测试，最终通过softmax函数输出良恶性肿瘤的概率，本发明提取感兴趣区域，利用三维卷积神经网络对每个感兴趣的区域进行肿瘤概率估计；乳腺癌图像的多样性即复杂性，对医生的诊断造成了一定的困难，基于深度学习对乳腺肿瘤超声图像的自动分类能够有效降低肿瘤的误诊率，同时能够为医生的诊断提供可靠的参考依据。