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目的：基于＂共用＂阈值分割双侧乳腺图像的高密度区域并采用决策树分类算法对乳腺筛查者是否患癌进行预测分类,以提高女性乳腺癌近期发病风险预测精度。方法：采用185例女性筛查者的全数字化乳腺钼靶X线摄影（FFDM）Craniocaudal位图像。首先对双侧乳腺图像整体的灰度分布进行统计,采用一种＂共用＂阈值分割双侧乳腺图像的高密度区域,然后分别从乳腺区及其高密度区提取不对称特征与最大值特征。基于两类特征分别构建2个决策树弱分类器,再将两个弱分类器组合构建一个强分类器。乳腺癌近期发病风险预测性能采用留一法进行验证