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（1）基于多重注意力Transformer的全局特征混合建模乳腺超声图像具有其固有的特殊性，如伪影干扰强、组织对比度低以及肿块形态极度不规则等，这使得单纯依赖局部卷积操作的传统CNN网络在分割任务中往往难以顾及全局上下文信息，导致分割结果出现断裂或误判。针对这一局限，本研究提出了一种名为MATnet（Multiple Attention Transformer-CNN Network）的混合网络架构。该架构的核心思想在于“优势互补”，即结合卷积神经网络在提取局部纹理细节方面的优势，与Transformer在捕捉长距离依赖关系和全局语义信息方面的特长。为了实现这一目标，研究设计了两个关键的自注意力模块：CATB（Channel Attention Transformer Block）和TCFB（Token Cross-attention Fusion Block）。CATB模块利用多头通道自注意力机制，能够跨越空间距离，在不同的特征通道之间建立像素级的深层依赖关系，从而增强模型对图像整体结构的理解能力；而TCFB模块则专注于跨尺度的特征融合，通过向量交叉注意力机制，让高层语义特征与低层细节特征进行充分的交互与整合。将这两个模块有机地嵌入到ResNet-34骨干网络中，构建成一个全新的U型分割网络，使得模型既能“看清”肿块的微小边缘，又能“看懂”肿块与周围组织的宏观关系。在BUSI和UDIAT等公开数据集上的严格测试显示，MATnet不仅保持了轻量级的特性，还在准确性和鲁棒性上超越了现有方法，有效解决了超声图像背景复杂导致的分割难题。
（2）基于大核注意力卷积网络的边缘精细化分割乳腺肿块的精准分割不仅需要全局视野，更需要对不规则边缘的极致敏感度。传统的卷积神经网络受限于较小的卷积核尺寸，往往难以在单一层级上获得足够大的感受野，导致对大尺度肿块或复杂边缘的拟合能力不足。为此，本研究提出了LKAnet（Large Kernel Attention Network）算法，旨在通过引入大核卷积技术来彻底重构编码器的设计范式。该算法的核心在于利用新一代大核卷积网络（ConvNeXt）作为主干，通过增大卷积核的物理尺寸，直接扩大了特征提取的有效感受野，使得网络能够模拟人类视觉“一览无余”的感知方式。同时，为了避免大核卷积带来的计算量激增并提升特征筛选效率，研究设计了大核注意力模块（LKAB）。该模块结合了空间注意力和通道注意力，对不同尺度特征图中的有效信息进行智能筛选，同时有效弥合了U型网络中跳跃连接带来的语义间隙。在解码阶段，同样采用了大核深度可分卷积和分组卷积的设计，以保持与编码端的一致性。这种设计思路使得LKAnet在面对形态各异、边界模糊的乳腺肿块时，能够输出极其精细的分割掩码。实验结果令人振奋，即便在训练样本量减少的情况下，LKAnet依然在灵敏度和豪斯多夫距离等关键指标上取得了显著提升，证明了大核卷积在处理医学超声影像细节方面的巨大潜力。
（3）深度学习模型在计算机辅助诊断系统中的临床价值本研究提出的两种算法不仅仅是技术层面的创新，更是针对乳腺癌早期筛查这一重大临床需求的实质性响应。乳腺癌作为威胁女性健康的主要杀手，其生存率与诊断时间的早晚呈强相关。超声检查作为一线筛查手段，其效能长期受限于医生的主观经验和疲劳程度。本研究构建的MATnet和LKAnet模型，本质上是为了解决计算机辅助诊断（CAD）系统中的核心瓶颈——自动分割的准确性问题。通过深度学习技术，模型能够自动、客观、稳定地勾画出肿块区域，这不仅极大地减轻了影像科医生的阅片负担，降低了因人为因素导致的漏诊和误诊率，更为后续的良恶性分类、定性诊断提供了标准化的感兴趣区域（ROI）。在公开数据集上获得的高Dice得分（如83.35%）意味着这些算法已经具备了相当高的临床转化潜力。将这些高精度的分割算法集成到临床工作流中
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