一种肿瘤检测模型训练集扩充方法、系统、设备与介质

本发明公开了一种肿瘤检测模型训练集扩充方法、系统、设备与介质，涉及肿瘤模型训练技术领域，包括步骤：获取包括肿瘤图像和正常图像的肿瘤超声图像集；判断肿瘤图像在肿瘤超声图像集中随机概率值与合成阈值的大小；若概率值大于合成阈值时，将正常图像缩放至肿瘤图像同样的尺寸；将肿瘤区域位置的像素点与缩放后正常图像中的像素点进行对比，获取该像素点位置的权重值；设定边缘融合像素宽度参数，更新肿瘤边缘外侧部分的权重值；使用肿瘤图像的像素值与正常图像按照权重值进行融合，生成作为扩充训练集的合成图像集。本发明能自动生成大规模用于训练的带标注的乳腺肿瘤超声图像数据集，有效提升现有基于深度学习模型的识别精度，对于检测模型的临床应用具有重要的推动作用。