肝脏疾病是我国的常见病和多发病,其患病人数逐年增加,严重威胁着人们的身体健康,针对肝脏疾病的诊断和治疗也一直是医学界的研究热点和重点：目前肝脏病变临床诊断主要依靠医生的经验,具有很大的主观性,易出现误诊现象。本文旨在对肝脏良恶性肿瘤多模态图像的识别方法进行研究与开发。首先,利用良恶性肿瘤在边界轮廓上的差异,提取肿瘤边界特征；然后利用支持向量机对于小样本数据分类的优势和完整的理论支撑,对多模态图像边界特征似圆度、标准化半径标准差、标准半径熵以及面积比率四个轮廓特征参数用支持向量机(support vector machine)进行训练、测试,得到相应的分类器。本文得到的测试精度为9231%,为能客观、准确的识别肝脏肿瘤的良、恶性提供了一种良好的计算机辅助诊断手段。