乳腺病变轮廓分类，基于良性和恶性类别，使用了自适应阈值分割的Matlab代码。

简介：
一种基于多项式回归的自适应阈值分割MATLAB代码，用于乳腺病变轮廓评估，并引入了一种新的特征提取方法。该算法改编自ECEF266课程项目，该项目由贝拉技术科学研究院（皮拉尼，海德拉巴校园）于2014-15年期间实施。本概要阐述了乳房轮廓形状在确定乳房X线照片恶性程度中的重要性。我们提出了一种全新的算法，该算法利用多项式回归技术来提取良性和恶性轮廓的特征。为了评估算法性能，我们对57幅乳腺X线照片提取了平均绝对误差和相关系数，其中包含32幅恶性轮廓图像和25幅良性轮廓图像。随后，我们采用三种不同的模式分类器——支持向量机（半径为基核，sigma=0.7）、线性判别分析以及贝叶斯线性分类器——进行性能指标的计算。我们的新颖特征提取方法显著提高了识别精度和曲线下面积；具体而言，在所有三种模式分类器技术中，曲线下面积均超过89%。尤其值得注意的是，贝叶斯线性分类器表现出色，达到了96.29%的良好识别准确率以及0.9833的曲线下面积。完整的研究成果可供查阅。为了实现此研究，需要满足以下先决条件：MATLAB 2013B及更高版本。由于原始代码尚未公开提供，因此建议您使用K=3（肿瘤、身体其余部分和背景）的K均值聚类或本建议中的自适应阈值方法来进行图像分割和轮廓提取操作。数据集应被划分为四个类别：良性、恶性、以及其他类别（未明确说明）。