本发明公开了基于Guide‑MultiScale‑Net端到端的三维乳腺超声图像肿瘤分割方法，包括数据预处理、模型构建、模型训练以及模型最终分割结果。遵循医学深度学习分割网络的架构，即编码器‑解码器的思想。解码器采用提取特征更好的ResNet18，在医学分割网络中为了恢复细节信息往往通过将高阶语义信息与低阶语义信息结合起来，但低阶语义信息中噪声比较多，直接融合会容易受到噪声的影响，因此通过高阶语义信息来指导低阶语义信息，抑制非病灶区域，激活病灶区域，减少非病灶的影响。由于肿瘤病灶大小不一，因此基于门控机制的多尺度融合来捕捉多尺度信息，提高分割性能。采用深监督技术，加快梯度传播，并且使得中间层学到信息更加具有区分性，提高模型的分割结果。