根據國民健康局的統計顯示，乳癌是女性癌症發生率的第1名，死亡率的第4名，國內每一年發生的乳癌病患高達8200人左右，造成1700人死亡。而中國人的乳癌好發年齡是介於45到55歲之間的女性。因此，為了減少癌症所帶來的生命威脅，許多國家陸續研究有關癌症診斷的輔助系統來降低因為乳癌所造成的死亡。其中又以乳房X光攝影檢查（Mammography）配合電腦輔助診斷系統（Computer-Aided System for Diagnosis）被視為主要的發展方向。且乳房X光攝影檢查已被證實是早期診斷乳癌的有利工具，由於這項原因，本論文運用電腦影像處理來標記腫塊的位置，並提出一種快速的方法來判別腫塊的良性與惡性性質，輔助放射科醫師，以達到早期治療，降低乳癌死亡的機率。
本論文所進行的研究主要是透過乳房X光攝影機攝影來獲得乳房X光片，傳輸至電腦，將獲得的影像輸入於本論文所建構之系統進行處理。此系統主要分成三大部分，首先會進行感興趣區域（Region of Interest）的選取，接著進行第一部分，第一部分為小波轉換（Wavelet Transformation），主要是增強X光片的腫塊成分，第二部部分是運用粒子群演算法（Particle Swarm Optimization）來偵測腫塊的位置，最後一部分是以類小腦神經網路（Cerebellar Model Articulation Controller）來判別腫塊的良性與惡性。由這三個部分所建構出的乳房X光攝影診斷系統，可輔助放射科醫師在乳房X光片上的診斷，降低乳癌造成的死亡率。
