Antecedentes: El cáncer de mama es uno de los tumores malignos más comunes en mujeres. Un examen de ultrasonido no invasivo puede identificar enfermedades relacionadas con las glándulas mamarias y es bien tolerado por los senos densos, convirtiéndose en un método preferido para la detección del cáncer de mama y de gran valor clínico. Sin embargo, el diagnóstico de nódulos o masas mamarios a través de ultrasonido es realizado por un médico en tiempo real, lo cual es demorado y subjetivo. Los médicos en formación son propensos a diagnósticos erróneos, especialmente en áreas remotas u hospitales de base, debido a recursos médicos limitados y otros factores, lo que representa grandes riesgos para la salud del paciente. Por lo tanto, es urgente desarrollar algoritmos de análisis de imágenes de ultrasonido rápidos y precisos para asistir en los diagnósticos. Métodos: Proponemos un método de diagnóstico asistido basado en imágenes de ultrasonido mamario, basado en redes neuronales convolucionales, que puede mejorar efectivamente la velocidad de diagnóstico y la tasa de detección temprana del cáncer de mama. Nuestro método consta de dos etapas: reconocimiento de tumores y clasificación de tumores. (1) Se utiliza segmentación semántica basada en atención para identificar la ubicación y el tamaño del tumor; (2) los nódulos identificados se recortan para construir un conjunto de datos de entrenamiento. Luego, se entrena una red neuronal convolucional para el diagnóstico de nódulos mamarios benignos y malignos en este conjunto de datos. Recopilamos 2057 imágenes de 1131 pacientes como conjunto de datos de entrenamiento y validación, y 100 imágenes de pacientes con criterios patológicos precisos se utilizaron como conjunto de datos de prueba. Resultados: Los resultados experimentales basados en este conjunto de datos muestran que el MIoU del reconocimiento de la ubicación del tumor es del 0,89 y la precisión promedio de los diagnósticos benignos y malignos es del 97%. El rendimiento diagnóstico del sistema diagnóstico desarrollado es básicamente consistente con el de médicos especialistas y es superior al de médicos en formación. Además, podemos proporcionar al médico un diagnóstico preliminar para que pueda ser diagnosticado rápidamente. Conclusión: Nuestro método propuesto puede mejorar efectivamente la velocidad de diagnóstico y la tasa de detección temprana del cáncer de mama. El sistema proporciona una ayuda valiosa para el diagnóstico por ultrasonido del cáncer de mama.