乳腺癌是人类最常见的一种恶性肿瘤之一，特别是近年来我国乳腺癌的发病率明显增高。由于引发乳腺癌的原因现在还不清楚，因此早期的检测和预防对于乳腺癌的诊断和治疗有着很重要的作用，是提高治愈率的关键。传统的 X 线诊断方法是依靠医生肉眼来判断病灶，因此存在准确性差的问题；同时由于我们国家边远地区的医疗条件较差，尤其缺少医学专家，使得患者得不到及时的诊断和治疗。应用此项诊断技术之后，相当于请来了一位“专家”，帮助医生诊断病情，提高诊断的正确率。

乳腺 X 光片上的微小钙化点和肿块是判断乳房病变的重要依据，它们检测和分类一直受到人们的广泛关注。而计算机乳腺癌的早期检测就是利用计算机对数字化的乳腺 X 光片进行一系列的处理，根据图像上微小钙化点或者肿块的情况，结合相应的临床检查信息进行综合分析，从而达到早期预防和诊断的目的。

乳腺癌早期诊断系统以乳腺癌的早期检测为主要目标，以乳腺 X 光片上的肿块为研究对象，结合临床检查等相关信息，根据乳腺 X 光片和乳房组织的一些特点，并考虑到我国人群与欧美人群的不同，我们将把模糊逻辑、小波分析和模糊神经网络等一系列理论和方法应用到乳腺肿块的早期检测系统中。根据乳腺 X 光片和乳腺肿块的一些特点，我们将先应用模糊逻辑、数学形态学的方法以及马尔可夫信息场模型来进行图像预处理，对肿块区域进行小波分析和遗传算法来提取特征和优化特征。然后，建立模糊神经网络进行肿块的分类和识别。

本系统从 2002 年 10 月份开始，正在稳步进行，现在处于图像预处理阶段，并且有初步成果和文章问世。