基于MATLAB的乳腺组织电阻抗频谱SVM乳腺癌智能诊断系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB开发了一种基于支持向量机的乳腺癌智能诊断系统，通过分析乳腺组织的多频段电阻抗频谱特征，实现高精度自动分类癌症与正常组织，提升诊断效率与准确性。

详 情 说 明

基于乳腺组织电阻抗频谱特性的SVM乳腺癌智能诊断系统

项目介绍

本项目实现了一个基于支持向量机（SVM）的乳腺癌智能诊断模型。系统通过分析乳腺组织的电阻抗频谱特征数据，自动识别和分类乳腺癌组织与正常组织。该系统能够处理多频段电阻抗测量数据，建立高精度的分类模型，并提供诊断结果的可视化分析，为乳腺癌的辅助诊断提供了一种有效的计算机辅助解决方案。

功能特性

• 数据预处理：对原始电阻抗频谱测量数据进行清洗、归一化和格式化处理
• 特征提取：从多频段阻抗数据（实部和虚部）中提取有效的分类特征
• 模型训练与优化：采用SVM分类算法，结合交叉验证技术优化模型参数
• 分类预测：对新的乳腺组织样本进行正常/癌变的二分类预测
• 性能评估：提供全面的模型性能评估指标（准确率、召回率、F1分数等）
• 可视化分析：生成特征重要性分析和诊断结果的可视化报告

使用方法

1. 数据准备：准备包含多频段阻抗值（实部和虚部）的测量数据文件
2. 标签配置：提供相应的样本分类标签（正常组织/癌变组织）
3. 参数设置：配置测量参数（频率范围、电极配置等）和模型参数
4. 模型训练：运行训练程序，生成优化的SVM分类模型
5. 预测诊断：使用训练好的模型对新样本进行乳腺癌诊断预测
6. 结果分析：查看分类结果、置信度评分和性能评估报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Statistics and Machine Learning Toolbox
• 推荐内存：8GB及以上
• 磁盘空间：至少1GB可用空间

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能流程，包括数据加载与预处理、特征工程处理、支持向量机模型的训练与参数调优、对新样本的分类预测执行，以及最终生成模型性能评估报告与分类结果的可视化图表。