公开(公告)号：CN119941684A

公开(公告)日：2025-05-06

申请号：CN202510034584.2

申请日：2025-01-09

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 李建飞 ,  郑申海 ,  冯禹杰 ,  乔丽红

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/10 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06V10/80 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/048

Abstract: 本发明属于图像处理技术领域，具体涉及一种超声图像多任务学习方法；包括：获取乳腺肿瘤图像并对其进行预处理，将预处理后的图像输入到训练好的模型中进行处理，得到乳腺肿瘤图像分割和分类结果；乳腺肿瘤图像分割和分类模型为U型编码器‑解码器结构，包括下采样路径、多任务瓶颈块、分类块、特征聚合块和上采样路径；下采样路径由第一、第二、第三和第四编码器组成，上采样路径由第一、第二、第三和第四解码器组成；多任务瓶颈块连接下采样路径、分类块和上采样路径，下采样路径与上采样路径间通过特征聚合块实现跳跃连接；本发明弥合编码器和解码器之间的语义差距，增强了分割和分类之间的协同作用，提高分割和分类结果的准确性。