摘要：通过小波变换的原理对正常乳腺B超图像和病变乳腺B超图像进行小波分解，对图像进行小波去噪处理，再对图像进行小波特征提取。通过人工神经网络的方法对图像的特征参数进行统计分析，得出正常的乳腺B超图像和发生病变的B超图像之间的区别，从而判断哪些图像发生病变。仿真实验表明，该方法相对于医生凭经验判断有更高的准确率。结论：采用小波变换方法将图像分解、去噪并提取出来的特征参数可以有效地将两类图像区分开来，医生根据量化特征参数进行诊断，提高乳腺肿瘤临床诊断的准确率。

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