近年来，乳腺癌已占据女性恶性肿瘤发病率的首要位置，早期诊断和治疗对乳腺癌的是至关重要的。近红外光谱扫描是检查乳腺疾病的主要手段之一，具备方便、价格低、对人体无损伤等优势，在乳腺疾病普查和体检中广泛应用。但是受各种因素的影响，红外乳腺扫描设备所得到的图像尚不能满足诊断的需求。为了解决近红外光乳腺图像的对比度较低、图像中病灶形态以及血管信息模糊等问题，本文提出基于PSNR的阈值随机共振算法。该算法是将不同强度的高斯随机噪声添加到低对比度图像中，并自动找到含噪图像的最大峰值信噪比和它相应的最佳标准差，此时的最大峰值信噪比所对应的噪声就是最优噪声，所对应的图像就是对比度最高的随机共振图像。随机共振将图像中的噪声能量转化为有用信号能量，为低对比度的近红外乳腺图像增强提供一个新方法。近红外光乳腺图像增强后，能够增强乳腺的结构性信息，为诊断提供有利依据，但是在早期乳腺癌病变和不典型乳腺癌的图像中，这些信息没有很突出的表现，使诊断出现假阴性。为了提高早期病变的检测阳性率，本文改进血氧检测算法，可以计算得到乳腺血氧含量的绝对量，本文还设计双波长血氧检测系统，该系统利用乳腺组织血氧检测算法，获得乳腺组织的二维血、氧含量分布图，由此能比较准确的反映出乳腺的功能性病变，对乳腺癌诊断有十分有用的价值。本文利用血氧检测系统对180例能够触摸到明显肿块的乳腺疾病女性患者进行血氧检测，结果表明，患者病例为良性或者恶性肿瘤的检测结果与手术后病理诊断结果的符合率为94.7%。因此，血氧检测技术对乳腺癌诊断具有一定的临床指导价值。