1.一种乳腺肿瘤多模态超声多层次计算机辅助诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1、根据多模态超声图像提取多模态超声图像多特征参数，所述多模态超声图像：包括B模式超声图像、多普勒血流图像和超声弹性图像，其中，从B模式超声图像提取肿瘤的形状特征、边缘特征、肿瘤朝向、后方回声衰减、纵横比等特征参数，从多普勒血流图像提取血流速度、血管分布特征参数，从超声弹性图像提取弹性特征参数；
步骤2、训练多模态超声图像多层次计算机辅助诊断分类器，根据所述的多模态超声图像多特征参数，经过特征选择，利用特征选择后的特征参数训练三层乳腺肿瘤计算机辅助诊断分类器：分类器1为乳腺肿瘤计算机辅助检测，分类器2为乳腺肿瘤良恶性计算机辅助分类，分类器3为恶性乳腺肿瘤计算机辅助分期，级联分类器1、分类器2和分类器3得到多模态超声图像多层次计算机辅助诊断分类器；
步骤3、根据所述的多模态超声图像多层次计算机辅助诊断分类器，得到是否存在乳腺肿瘤、乳腺肿瘤是否为恶性、乳腺肿瘤恶性分期的多层次辅助诊断信息。
2.如权利要求1所述的乳腺肿瘤多模态超声多层次计算机辅助诊断方法，其特征在于，特征参数具体计算如下：
形状特征参数包括：似圆度、似椭圆度和不规则度，其中，似圆度＝A/(4π×P2)，其中，A为肿瘤面积，P为肿瘤边缘的周长；似椭圆度＝π×(l+s)/P，其中，l和s分别为肿瘤边缘拟合椭圆的长轴和短轴的长度，不规则度＝C/A，其中C为肿瘤区域与肿瘤拟合圆的重叠面积；
边缘特征参数采用B模式超声图像中，肿瘤边缘上各像素点的梯度幅度的平均值；
肿瘤朝向特征参数采用肿瘤边缘拟合椭圆的主轴与水平方向的夹角；
后方回声衰减特征参数根据B模式超声图像中，肿瘤内部的灰度均值与肿瘤下方区域内的灰度均值的比值；
纵横比特征参数采用肿瘤边缘的外接矩形的高度除以肿瘤边缘的外接矩形的宽度；
血流速度特征参数的计算通过彩色多普勒血流图像中，肿瘤内部的彩色图像像素的RGB值与彩色多普勒色阶条对比得到；
血流分布特征参数的计算采用彩色多普勒血流图像中，肿瘤内部的彩色图像像素个数除以肿瘤内部的灰阶图像像素个数；
弹性特征参数的计算通过超声弹性图像中，肿瘤内部的彩色图像像素的RGB值与弹性色阶条对比得到。
3.如权利要求1所述的乳腺肿瘤多模态超声多层次计算机辅助诊断方法，其特征在于，采用遗传算法或主成分分析方法进行特征选择。
4.如权利要求1所述的乳腺肿瘤多模态超声多层次计算机辅助诊断方法，其特征在于，分类器采用支持向量机或自适应增强学习算法或人工神经网络进行训练。