在乳腺癌发病率不断上升的趋势下,早期乳腺癌检测的重要性越来越显著。奇点展开法(Singularity Expansion Method,SEM)可以对乳房肿瘤微波散射信号的极点特征进行提取,时频分析技术(Time-Frequency Analysis Technique)可以对乳房肿瘤的微波热声信号的时频域分布特征进行提取。奇点展开法和时频分析技术所提取的肿瘤特征,不需要复杂的算法支持,是两种颇具潜力的早期乳腺癌检测技术。本文研究如何提取并利用肿瘤的极点特征和时频域分布特征来识别早期乳房肿瘤。本文首先详细介绍了奇点展开法的背景及其原理,接着应用我们开发的时域有限差分(FDTD)仿真程序得到早期乳房肿瘤的微波散射信号,采用Prony极点提取方法对肿瘤的微波散射信号进行肿瘤特征极点的提取。研究结果表明,通过肿瘤的特征极点来识别早期乳房肿瘤是可行的,且不受微波入射信号载波频率的影响,且只与肿瘤的形状、大小、电磁参数等本质特征相关,乳房组织的不均匀性也基本上不影响肿瘤特征极点的提取。文中还介绍了时频分析技术的背景和基本原理,并应用我们开发的时域有限差分EMFDTD和AcousticFDTD仿真程序仿真得到肿瘤的微波热声信号。对于所获得的信号,分别采用三层小波包分解、Choi-Williams分布和瞬时频率分布对肿瘤的微波热声信号进行时频域的分布特征分析。结果表明,小波包分解能将肿瘤的热声信号与其他乳房组织所激发的热声信号分离开来,从而达到识别肿瘤的目的;Choi-Williams分布不仅能识别乳房中的肿瘤目标的存在,且能区分不同形状和不同尺寸的肿瘤;肿瘤微波热声信号的瞬时频率分布也存在一定的变化特征,可将肿瘤与其他乳房组织区分开来,从而达到识别肿瘤的目的。奇点展开法和时频分析技术都能较好的识别肿瘤目标,从而可望在成像的基础上更加精确地实现早期乳腺癌肿瘤的识别,这些工作为我们研发国内第一套早期乳腺癌检测系统打下了基础。