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医学图像中感兴趣区域(ROI)通常包含重要的信息,对医生分析和诊断具有重大意义.文中结合医学图像特点,运用机器学习方法和图像处理技术,提出一种基于Cascade结构的代价敏感的医学图像的ROI检测方法.该方法将代价敏感的分类算法和Cascade结构有效结合,具有高敏感性和高效率.对数字乳腺图像中的肿块ROI进行实际检测的实验结果表明,与基于像素的方法相比计算量小、效率高;与基于区域的方法相比避免了直接使用传统的图像分割和滤波技术难以有效检测ROI的问题.