MATLAB机器学习实现的乳腺肿瘤智能检测系统

资 源 简 介

基于MATLAB开发的医学图像分析应用，整合机器学习算法对乳腺影像进行特征提取与良恶性肿瘤分类。该系统支持肿瘤早期筛查，提供可视化诊断结果，辅助医生提升诊断效率与准确性。

详 情 说 明

基于机器学习算法的乳腺肿瘤检测辅助诊断系统

项目介绍

本项目是一款基于MATLAB开发的智能医学图像分析应用程序，旨在协助医生进行乳腺肿瘤的早期筛查和分类诊断。系统通过分析乳腺影像数据集，利用机器学习算法自动识别肿瘤特征，实现良/恶性肿瘤的二分类预测，并提供可视化分析报告。该系统支持完整的病例数据管理、模型训练优化、批量预测及结果导出工作流。

功能特性

• 数据预处理与特征提取：自动加载并标准化乳腺肿瘤病例数据，提取30+维临床特征（如肿块半径、纹理、周长等）
• 智能分类诊断：采用支持向量机(SVM)算法进行良/恶性肿瘤二分类预测，输出概率预测值与风险等级评估
• 模型性能验证：内置交叉验证机制，提供混淆矩阵可视化及准确率、召回率、F1分数等多维度评估指标
• 批量处理能力：支持单病例交互式诊断和批量病例自动预测，显著提升筛查效率
• 结构化输出：生成诊断报告与可导出CSV结果文件，便于临床数据归档与分析

使用方法

1. 数据准备：将标准化乳腺肿瘤数据文件(.data)与数据字典文件(.names)置于指定数据目录
2. 启动系统：运行主程序文件，系统自动加载数据并初始化图形用户界面
3. 模型训练：在界面中选择训练模式，设置SVM参数并进行模型训练与验证
4. 诊断预测：选择单病例分析或批量预测模式，系统实时显示分类结果与置信度指标
5. 结果导出：通过导出功能保存预测报告、性能图表及结构化数据文件

系统要求

• 操作系统：Windows 10/11 或 macOS 10.14+
• 软件环境：MATLAB R2020b及以上版本（需安装Statistics and Machine Learning Toolbox）
• 硬件配置：至少4GB内存，1GB可用磁盘空间

文件说明

主程序文件集成了系统的核心功能模块，包括数据加载与解析、图形用户界面初始化、机器学习模型训练流程控制、病例预测分析引擎以及结果可视化与导出功能的调度管理。该文件实现了从数据输入到诊断报告生成的全链路自动化处理，确保各功能模块间的协同工作与数据流转。