乳腺癌现已被认为是女性的头号杀手,乳腺X线是目前临床检测乳腺癌的主要技术手段,可是,乳腺肿块大多数藏匿于复杂的、高密度的腺体中,难以检测和辨别,医师的审片疲劳也是肿块诊断失误的另一主要因素。所以能从乳腺图片历史病库中查询到-幅与查询图片相似的图像是十分必要的。本文基于图像检索的方法,实现了如线图像检索原型系统的功能,能够帮助医生从图像库中查询到相似的图像。主要研究内容如下：首先创建一个乳腺图像感兴趣区域图库,其中包含750幅已经提取好的ROI图像,每一幅ROI都已知其良性和恶性的信息,提取的ROI和ROI的信息为医师查询乳腺相似图像提供了数据基础,同时良、恶性信息也会帮助评价检索系统的检索准确度。在ROI提取的方法上,本文选择了一种人工交互的方法来确定ROI位置,因为这样既避免了ROI自动搜寻的复杂算法,而且又快速准确。利用了确定好的ROI,采用区域生长和膨胀方法确定出肿块信息,并采用重叠百分率这一参数来评价分割的效果。对于有效特征选取问题,首先对每个ROI提取了28个特征,之后采用增1减r和遗传算法相结合的方法进行特征优化,最后确定的特征集为8个特征组成的特征向量。为了满足检索图像在视觉和病理上的相似,用一种双层检索框架实现检索,首先采用SVM分类器对图像进行病理分类,之后在语义同类的ROI中用K近邻分类器检索出K幅在视觉上相似的ROI,最后从K幅返回与查询ROI的互信息值排在前15的ROI给医生。实现系统,给出了系统的检索界面。实验表明,本系统是一种有效的检索方法。