基于LVQ神经网络的乳腺肿瘤智能诊断MATLAB系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现的LVQ神经网络，通过分析乳腺肿瘤细胞核的10个量化特征，自动学习并建立特征与肿瘤性质的映射关系，实现良恶性的二分类诊断。系统能够输出诊断结果及置信度，为医疗辅助决策提供可靠支持。

详 情 说 明

基于LVQ神经网络的乳腺肿瘤良恶性智能诊断系统

项目介绍

本项目实现了一个基于LVQ（学习向量量化）神经网络的智能诊断系统，专门用于乳腺肿瘤的良恶性二分类任务。系统通过学习肿瘤细胞核的10个关键量化特征与肿瘤性质之间的复杂映射关系，构建高精度的分类模型，为医疗辅助诊断提供可靠的技术支持。

功能特性

• 智能模式识别：利用LVQ神经网络算法自动学习特征与肿瘤性质的非线性关系
• 精准二分类诊断：输出良性/恶性的明确诊断结果，并附带预测置信度
• 全面的模型评估：支持模型训练、验证和测试全流程，提供准确率、召回率、F1分数等性能指标
• 实时预测功能：可对新样本特征数据进行即时诊断分析
• 结果可视化：提供分类边界可视化和特征重要性分析图表

使用方法

数据准备

输入数据应为数值矩阵格式（N×10），每行代表一个样本的10个特征值，顺序为：

1. 半径（均值）
2. 质地（均值）
3. 周长（均值）
4. 面积（均值）
5. 光滑度（均值）
6. 紧密度（均值）
7. 凹陷度（均值）
8. 凹陷点数（均值）
9. 对称度（均值）
10. 断裂度（均值）

基本流程

1. 加载预处理好的训练数据集
2. 配置LVQ神经网络参数并训练模型
3. 使用测试集评估模型性能
4. 对新样本进行预测并获得诊断结果

预测输出

系统将返回：

• 诊断分类（良性/恶性）
• 预测置信度概率
• 可选的可视化分析结果

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 神经网络工具箱
• 统计和机器学习工具箱（用于性能评估）
• 推荐内存：4GB以上

文件说明

main.m文件作为项目的主入口程序，集成了系统的核心功能模块，包括数据加载与预处理、LVQ神经网络模型的初始化配置与训练过程、模型在测试集上的性能验证与指标计算、对新输入样本的预测诊断以及结果的可视化展示。该文件通过协调各功能组件的执行顺序，实现了从数据到诊断结果的完整工作流程。