تعد تقسيم الأورام الثديية في مقاطع الفيديو بالموجات فوق الصوتية (US) أمرًا ضروريًا لتشخيص وعلاج انتشار اللمفودة الإبطية. ومع ذلك، فإن نقص مجموعة بيانات كبيرة ومتماسكة من مقاطع الفيديو بالموجات فوق الصوتية ذات التسميات عالية الجودة يشكل تحديًا مستمرًا للمجتمع البحثي. لتجاوز هذا العائق، قمنا بجمع مجموعة بيانات تقسيم الأورام الثديية في مقاطع الفيديو بالموجات فوق الصوتية بعناية فائقة، تتضمن 572 مقطع فيديو و34,300 إطار مُشَخَّص، تغطي مجموعة واسعة من السيناريوهات السريرية الواقعية. علاوة على ذلك، نقترح شبكة جديدة لتجميع الميزات التكرارية والموضع (FLA-Net) التي تتعلم الخصائص الزمنية من المجال التكراري وتتنبأ بمواقع إضافية للأورام لمساعدة في تقسيم الأورام الثديية. كما طورنا خسارة تباينية قائمة على الموضع لتقليل المسافة بين مواقع الأورام في الإطارات المجاورة ضمن نفس مقطع الفيديو وزيادة المسافات بين مواقع الأورام في الإطارات من مقاطع الفيديو المختلفة بالموجات فوق الصوتية. أظهرت تجاربنا على مجموعتنا الخاصة بالبيانات المشخصة وعلى مجموعتين عامتين من بيانات تقسيم البوليب في الفيديو أن شبكتنا المقترحة (FLA-Net) تحقق أداءً رائدًا في تقسيم الأورام الثديية في مقاطع الفيديو بالموجات فوق الصوتية وفي تقسيم البوليب في الفيديو مع الحد بشكل كبير من التعقيد الزماني والمكانى. يمكن الوصول إلى نموذجنا ومجموعة البيانات لدينا عبر الرابط: https://github.com/jhl-Det/FLA-Net.