基于MATLAB的乳腺癌医学图像智能分析与学习平台

资 源 简 介

该MATLAB项目集成图像预处理、特征提取与分类识别功能，支持对150张512×512乳腺癌图像进行标准化管理、图像增强及噪声去除，提供深度学习方法助力医学图像分析与学习实践。

详 情 说 明

乳腺癌医学图像智能分析与学习平台

项目介绍

本项目是一个面向医学图像学习与实践的综合性乳腺癌图像分析平台。平台集成了图像预处理、特征提取、分类识别等核心功能，旨在通过对150张512×512像素的乳腺癌医学图像进行标准化管理、智能分析，为医学教学、科研实验及临床辅助诊断提供有力工具。系统支持DICOM、JPEG、PNG等多种图像格式，并可根据标注文件和元数据进行深度学习驱动的肿瘤识别与分类。

功能特性

• 图像预处理：提供直方图均衡化、中值滤波等图像增强与噪声去除操作，实现数据标准化。
• 肿瘤区域识别：基于U-Net深度学习网络架构，实现高精度肿瘤区域自动分割。
• 特征提取与分类：利用卷积神经网络（CNN）提取图像纹理、形态等特征，完成良/恶性概率分析。
• 可视化分析报告：生成包含分割结果、分类诊断报告及特征参数表格的综合分析结果。

使用方法

1. 准备输入数据：将乳腺癌图像（DICOM/JPEG/PNG格式）、可选标注掩模文件及元数据文件置于指定输入目录。
2. 配置参数：根据需求调整预处理、模型识别及分类的相关参数设置。
3. 运行主程序：执行主程序启动全流程分析，系统将自动完成预处理、分割、分类及报告生成。
4. 获取输出结果：在输出目录查看预处理后的图像集、肿瘤分割可视化结果、诊断报告及特征数据表格。

系统要求

• 操作系统：Windows 10/11, Linux (Ubuntu 18.04+), macOS 10.14+
• 内存：最低8GB，推荐16GB及以上
• 存储空间：至少2GB可用空间
• 软件依赖：Python 3.8+, PyTorch 1.8+, OpenCV 4.5+, NumPy, Matplotlib

文件说明

主程序文件作为整个项目的核心调度与执行入口，承担了全流程的集成控制功能。其主要能力包括协调图像预处理模块的调用、驱动深度学习模型进行肿瘤区域的分割识别、管理特征提取与分类任务，并最终整合各阶段结果以生成可视化分析报告与结构化数据输出。