MATLAB实现的乳腺癌智能检测与分析系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，提供医学影像预处理与深度学习自动检测功能。支持DICOM、JPEG、PNG等格式的乳腺X线和超声图像，涵盖去噪、对比度增强及病变区域识别，助力乳腺癌早期筛查与分析。

详 情 说 明

基于医学影像的乳腺癌智能检测与分析系统

项目介绍

本项目是一个利用人工智能技术对乳腺医学影像（包括乳腺X线摄影图像和乳腺超声图像）进行智能分析的系统。系统能够自动完成影像预处理、病灶区域检测、良恶性分类以及可视化报告生成，旨在辅助医生进行乳腺癌的早期筛查与诊断。

功能特性

• 医学影像预处理：支持DICOM、JPEG、PNG等格式图像的去噪、对比度增强、尺寸标准化操作。
• 病变区域自动检测：基于深度学习算法，自动识别影像中的可疑病灶区域（如微钙化点、肿块）。
• 良恶性分类诊断：对检测出的病灶进行特征提取与分类，提供良恶性概率评估。
• 可视化分析报告：生成带有病灶标记的可视化图像及结构化的诊断报告，包含风险评估建议。

使用方法

1. 准备输入数据：可输入乳腺医学影像（乳腺X线摄影或超声图像）及相关的图像元数据（患者信息、拍摄参数等）。如有专家标注的训练数据集（包含病灶位置和诊断标签），可用于模型训练或验证。
2. 运行系统：执行主程序文件启动分析流程。
3. 获取输出结果：系统将生成包含病灶位置坐标、尺寸信息的检测报告；每个病灶的良恶性概率评分；标记病灶区域的可视化图像；以及基于BI-RADS标准的初步风险评估建议。

系统要求

• 操作系统：Windows 10/11, Linux (Ubuntu 18.04+), macOS (10.14+)
• Python 版本：3.8 或以上
• 主要依赖库：OpenCV, PyDICOM, TensorFlow/PyTorch, scikit-learn, NumPy, Matplotlib
• 硬件建议：配备GPU（支持CUDA）以加速深度学习模型推理

文件说明

主程序文件集中实现了系统的核心工作流程。其主要能力包括：协调图像预处理模块，调用深度学习模型进行病灶检测与定位，执行特征提取与良恶性分类算法，并整合分析结果以生成最终的可视化报告与风险评估建议。该文件作为系统入口，负责整个分析任务的组织与调度。