牛琳 张雨薇 张露馨

摘 要：运用MATLAB软件对乳腺癌X光片做预处理、特征提取、基于SVM算法的分类器识别及辅助诊断。经反复实验完成纹理特征提取、核函数选取、参数优化、样本优化等步骤，为影像学医师的诊断预测提供一种便捷有效的辅助方式，减轻了医生的工作量，提高了医生的工作效率，降低漏诊误诊的机率。

关键词：乳腺癌X光片；辅助诊断；SVM算法；特征提取

中图分类号：TP311 文献标识码：A

1 引言（Introduction）

当前，健康问题变得愈加备受关注，影响健康的因素有很多，例如各方面的压力、饮食习惯、特殊环境影响等。正因如此，越来越多的女性，患上乳腺癌[1]。按照WHO 2014年报道，乳腺癌是中国女性最常见的癌症，在全球范围内，中国占据新诊断乳腺癌病例的12.2%，占据乳腺癌死亡的9.6%[2]。欧美国家显然是这些年乳腺癌发病率筛查最为成功的国家，乳腺癌的病死率已经逐年在下降。而在我国，乳腺癌的排查技术和早期预防乳腺癌疾病的意识不足，中国新发病例在全世界乳腺癌新发病例的占比为12%[3]。超聲检查是乳腺疾病诊断中常规的检查方式，在乳腺疾病超声图像中，进行定量化分析是十分重要的，可以找出病变区域，辅助治疗，减小误差。对于乳腺疾病的超声图像，区别与诊断，主要依赖医生的经验，由于没有量化指标，而且有时判断会出现误差[4]。针对这些问题，国内外学者提出了很多计算机辅助诊断系统，以提高乳腺超声图像诊断的效率与正确率。计算机辅助诊断系统可为临床医生的诊断供给较为真实有效的辅助讯息，尤其是在提升乳腺癌诊断准确率方面施展着重要的功能，是初期检测乳腺癌的重要方式[5]。……