基于神经网络的Matlab乳腺癌检测代码

简介：
本项目利用Matlab开发，结合神经网络算法，旨在提供一种高效的乳腺癌检测方案。通过训练模型识别肿瘤特征，助力早期诊断与治疗决策。 利用神经网络进行乳腺癌检测是一种有效的方法。乳腺癌是女性最常见的恶性肿瘤之一。通过计算机视觉和机器学习技术的应用，可以实现对乳腺癌的自动化检测与诊断。在本项目中，我们使用神经网络来构建一个用于识别潜在癌症病灶的模型。 具体而言，神经网络是一个模仿人脑神经系统工作的计算框架，能够从数据中学到复杂的模式，并进行有效的预测。该项目的主要目标是通过对大量乳腺X射线图像的数据分析和处理，训练出可以准确识别乳腺癌特征的神经网络模型，在新的医学影像上实现精准检测与诊断。 为了实施这个项目，你需要下载并使用名为Detection-of-Breast-Cancer-using-Neural-Networks-master文件夹中的代码和数据集。这些资源包括用于准备、构建及训练模型的数据预处理步骤，以及最终的癌症预测算法。