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Il cancro al seno rimane una delle malattie più diffuse e pericolose per la vita delle donne in tutto il mondo. Una diagnosi precoce e accurata svolge un ruolo cruciale nel migliorare i tassi di sopravvivenza e nel guidare strategie di trattamento efficaci. Con i rapidi progressi dell'Intelligenza Artificiale (IA), le tecniche di apprendimento automatico e di visione computerizzata vengono sempre più applicate per automatizzare i processi di classificazione del tumore al seno e di segmentazione delle immagini. Questo studio si concentra sullo sviluppo di un framework intelligente che integra l'eliminazione ricorsiva delle caratteristiche (RFE) con un classificatore Support Vector Machine (SVM) per migliorare l'accuratezza e l'affidabilità della rilevazione e dell'analisi del cancro al seno. I risultati sperimentali dimostrano che la combinazione di tecniche di segmentazione, ottimizzazione delle caratteristiche basata su RFE e classificazione SVM migliora significativamente le prestazioni diagnostiche rispetto agli approcci convenzionali di apprendimento automatico. Il modello raggiunge un'elevata accuratezza, precisione e richiamo, rendendolo adatto ad applicazioni cliniche in cui l'affidabilità è fondamentale.