基于Matlab特征提取与浅层神经网络的数字图像处理乳腺癌检测系统(GUI界面+训练代码+数据集)

本研究提出了一种结合数字图像处理技术、特征提取与浅层神经网络的创新癌症检测系统，旨在为医学图像的分析和早期癌症检测提供有效支持。系统主要处理癌症与正常组织的医学图像，通过灰度共生矩阵（GLCM）等方法，从图像中提取多个关键的统计特征，如对比度、方差、标准差、峰度和平滑度。这些特征在医学图像中代表了组织的纹理和灰度分布信息，有助于区分健康组织与病变组织。特征提取后，这些数据被输入至浅层神经网络进行分类，浅层神经网络在处理图像分类问题时具备较高的效率和稳定性。

该系统的数据集涵盖了多种癌症和正常组织图像，经过严格的标注与处理。为了提高系统的分类精度，本文还引入了多种图像预处理技术，包括图像增强、噪声去除和基于Otsu算法的分割方法。这些预处理步骤有效地改善了图像质量，为后续的特征提取和分类提供了更加清晰的图像基础。

浅层神经网络的设计包含了一个隐藏层，并且通过全连接层进行训练，使得网络能够高效地学习到输入特征与输出类别之间的映射关系。训练过程中，网络使用100%的数据进行训练，确保分类模型具备较强的泛化能力与鲁棒性。实验结果表明，该系统在癌症检测任务中表现出可靠的分类性能，能够在一定程度上帮助医疗人员进行早期癌症的筛查与诊断。

该系统的开发为医学图像分析提供了一种高效且可扩展的解决方案，特别是在资源有限的医疗环境中，可通过自动化的图像分类方法辅助医生进行诊断，提升医疗诊断的效率和准确性。通过持续的优化与扩展，该系统未来可以整合更多先进的图像处理技术与深度学习模型，为医学影像的分析与癌症早期检测提供更强大的支持。