摘要
本发明适用于智能诊断技术领域，涉及一种多模态乳腺容积超声病灶分级方法、介质及终端，包括：使用自动容积超声设备对目标区域进行全覆盖扫描，获取自动容积超声数据并进行预处理，并对预处理后的数据进行三维分割及点云特征提取；通过视觉Transformer模型处理动态灰度超声时间序列，以提取动态灰度特征；通过2D卷积神经网络对超声弹性成像图像进行处理，提取静态弹性特征；通过加权算法或多模态神经网络结构将点云特征、动态灰度特征及静态弹性特征进行融合；将融合后的特征通过神经网络层进行处理，处理过后输入到分类层，进行乳腺病灶BI‑RADS分级。本发明流程简单、操作便捷，有效提高了乳腺病灶分级的准确性。
