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中文摘要
乳腺癌是女性疾病中的常见病症之一，早期发现与正确的诊断直接关系着乳腺
癌患者的治疗率和存活率。超声检测作为一种无创伤、无辐射和低成本的成像技术已
被广泛应用于乳腺癌的诊疗中，但其成像结果中存在边缘模糊、斑点噪声多、对比度
低和超声伪影严重等问题，给乳腺肿块分割任务带来了巨大的挑战。针对上述问题，
本文围绕乳腺超声图像分割方法中的多特征学习和边缘引导展开研究，利用深度学
习技术挖掘图像信息，以提高乳腺超声图像的分割精度。主要研究内容包括：
(1)提出了融合多特征的边缘引导多尺度选择性卷积
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