基于MATLAB实现的LVQ神经网络乳腺肿瘤良恶性智能诊断系统

资 源 简 介

该项目利用MATLAB构建LVQ神经网络模型，对乳腺肿瘤特征数据进行预处理和特征选择，实现自动分类诊断。系统支持分类结果可信度评估与可视化，为医疗辅助决策提供可靠工具。

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）神经网络的乳腺肿瘤智能诊断系统。系统能够对乳腺肿瘤的特征数据进行自动分析，实现良恶性的精准分类诊断。通过特征标准化处理、LVQ网络训练和模型评估，为医疗诊断提供可靠的辅助决策支持。

功能特性

• LVQ神经网络模型构建：完整实现LVQ神经网络算法的构建与训练流程
• 数据预处理：对乳腺肿瘤特征数据进行标准化处理和特征选择优化
• 智能分类诊断：利用训练好的LVQ网络对肿瘤样本进行良恶性自动分类
• 置信度评估：提供分类结果的概率置信度，增强诊断可信度
• 可视化分析：生成训练误差曲线、混淆矩阵等可视化图表
• 性能评估：全面评估模型性能，包括准确率、召回率、F1-score等指标
• 特征重要性分析：通过可视化图表展示各特征对分类结果的影响程度

使用方法

数据准备

准备乳腺肿瘤诊断数据集（如Wisconsin Breast Cancer Dataset），数据应包含30个特征维度（半径、纹理、周长、面积、平滑度等）和对应的良恶性标签。支持.mat文件或.csv格式。

运行流程

1. 数据加载与预处理
2. 特征标准化处理
3. LVQ神经网络模型训练
4. 模型性能测试与评估
5. 结果可视化展示

预测应用

输入新的肿瘤特征数据，系统将输出：

• 良恶性分类结果（良性/恶性）
• 分类置信概率
• 详细的诊断分析报告

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 统计和机器学习工具箱
• 推荐内存：4GB以上
• 磁盘空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件集成了系统的核心功能模块，包括数据预处理与特征选择、LVQ神经网络模型的初始化与参数配置、网络训练过程的执行与监控、模型性能的全面评估分析、分类结果的可视化展示以及针对新样本的预测诊断功能。通过该文件可实现从数据输入到诊断结果输出的完整流程。