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研究目的:分析直肠病变（Rectal Lesions）的经直肠超声（Endorectal ultrasound,ERUS）、剪切波弹性成像（Shear wave elastography,SWE）和超声造影（Contrastenhanced ultrasound,CEUS）的声像图特点,比较ERUS、SWE、CEUS以及ERUS+SWE+CEUS的多模态成像模式在直肠病变中的诊断效能。并且将直肠超声图片用于初步探索基于深度学习方法的医学图像分割技术在直肠病变中的应用价值。研究方法:纳入2018年9月-2019年1月就诊于电子科技大学医学院附属四川省肿瘤医院的57例患者的直肠病变行剪切波弹性成像检查,测量病变的平均弹性指数（E-mean）、最大弹性指数（E-max）和最小弹性指数（E-min）。以手术或穿刺病理结果作为金标准,比较恶性病变与良性病变的杨氏模量值差异,绘制受试者工作特征曲线（Receiver Operating Characteristic Curve,ROC）,计算曲线下面积（Area under curve,AUC）,根据约登指数最大时得出SWE在直肠占位性病变中良恶性诊断最佳截断值。纳入2019年2月-2020年12月的128例直肠病变行经直肠超声、超声造影、剪切波弹性成像多模态检查。以手术或穿刺病理结果作为金标准,绘制ERUS、SWE以及ERUS+SWE+CEUS的ROC曲线,分别评估敏感性、特异性、阳性预测值、阴性预测值、准确率,得出ERUS、SWE以及ERUS+SWE+CEUS对直肠病变的诊断效能。选择2018年9月-2019年12月就诊于电子科技大学医学院附属四川省肿瘤医院行直肠超声检查患者的超声图像共615张。由超声医师对直肠超声图像进行手动标注并输出标签化的直肠超声图像。使用基于U-Net架构的基础上加入的上下文引导模块分割直肠肿瘤超声图像,并与目前常用的几种医学图像分割方法U-Net、UNet++、Res UNet、Res UNet++、Ladder Net、CSNet、CENet进行对比,比较不同方法的分割性能。研究结果:57例行剪切波弹性成像检查的患者中,恶性病变（腺癌）40例,良性病变17例（直肠腺瘤15例,炎性病变2例）。恶性病变的E-mean,E-max和E-min值分别为80.70±14.56 k Pa、102.96±20.43 k Pa、64.90±13.26 k Pa;良性病变的E-mean,E-max和E-min值分别为49.87±13.97 k Pa、68.07±27.97 k Pa、34.19±17.52 k Pa。良恶性病灶两组间差异具有统计学意义（P＜0.05）。在ROC曲线分析中,E-mean,E-max和E-min的曲线下的面积（AUC）分别为0.934、0.885、0.921。根据SWE参数的中E-mean的最佳截断值为62.2 k Pa,E-max的最佳截断值为75.6k Pa,E-min的最佳截断值为54.0 k Pa。其中,E-mean具有最大的AUC,其最佳截断值为62.2 k Pa,诊断敏感性为90.0%,特异性为88.2%。128例多模态超声检查的直肠占位性病变中。直肠腺癌95个,腺瘤29个,炎性病变4个。128例病变中,常规经直肠超声共诊断恶性病灶92例,良性病灶36例。其中12例良性病变被诊断为恶性,15例恶性病变被诊断为良性。诊断灵敏度、特异度、阳性预测值、阴性预测值、准确率分别为84.2%、63.7%、87.0%、58.3%、78.9%。剪切波弹性成像检查中,共诊断恶性病灶93例,良性病灶35例。其中6例良性病灶由于弹性杨氏模量值高于截断值被诊断为恶性,8例恶性病灶由于弹性值低于截断值被诊断为良性病灶,诊断灵敏度、特异度、阳性预测值、阴性预测值、准确率分别为91.6%、81.8%、93.5%、77.1%、89.1%。超声造影诊断为恶性的有94个,超声造影诊断为良性的病灶有34个,其中8个恶性病灶被误诊为良性,7个良性病灶被误诊为恶性。诊断灵敏度、特异度、阳性预测值、阴性预测值、准确率分别为91.6%、78.8%、92.6%、76.5%、88.3%。相较于单纯的SWE或CEUS诊断,ERUS+CEUS+SWE联合诊断的AUC值最大,为0.944,灵敏度、特异度、阳性预测值、阴性预测值、准确率分别约94.7%、87.9%、95.7%、85.3%、93.0%。明显大于SWE或CEUS单独诊断。与几种常用的图像分割方法比较,我们提出的基于上下文引导模块的分割方法明显优于其他现有方法。与标准的U-Net相比,基于上下文引导模块的分割方法Dice系数提高6.71%,F1分数（F1 Score,F1）提高5.34%,精确率（Precision,Pr）提高7.33%,召回率（Recall,Re）提高3.39%和准确性（Accuracy,Acc）提高1.35%。特别是在肿瘤形状不规则,病灶回声分布不均及图像中存在较多易误认为肿瘤区域的超声图像中,基于上下文引导模块的分割性能最接近肿瘤真实标注,能够成功地分割真实的直肠肿瘤区域。结论:常规经直肠超声能诊断大部分直肠病灶,但诊断准确率偏低。超声造影和弹性成像有助于超声医师诊断直肠病变,相比于单独使用超声造影或剪切波弹性成像检查,多模态超声能为直肠占位性病变的诊断提供更全面的信息,诊断性能更好,具有临床应用价值。基于上下文引导模块的图像分割方法在直肠肿瘤超声图像的分割中具有较高的性能,具有一定的临床应用前景。