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乳腺肿瘤超声图像中的纹理特征是判别肿瘤良恶性的重要依据。由于Contourlet变换可以将图像进行多分辨率和多方向性的分解，能应用纹理分析。本文对乳腺超卢图像进行Contourlet变换，提取Contourlet变换域的纹理特征作为超声图像中乳腺肿瘤良恶性分类的特征矢量，并结合AdaBoost分类算法对乳腺肿瘤良恶性进行分类。实验结果表明，基于Contourlet变换提取的纹理特征能较好的应用于乳腺肿瘤良恶性的分类。