基于深度学习的乳腺癌病灶检测与手术边界模拟方法及装置

本发明涉及一种基于深度学习的乳腺癌检测与手术边界模拟方法及装置，涉及计算机视觉和医学图像处理技术。该方法包括获取乳腺癌图像，进行预处理，使用预训练的nnU‑Net网络进行病灶检测，得到病灶边界和区域。应用外扩算法处理病灶图像，计算病灶体积，并通过可视化界面展示病灶区域。本发明利用预训练的nnU‑Net网络进行病灶检测，提高检测精度和效率。外扩处理确保手术切除范围充足。病灶体积计算提供精确三维体积信息，对临床诊断、治疗规划和疗效评估至关重要。可视化界面展示病灶区域，方便医生查看和进行诊断和手术规划。