Представлено метод підтримки прийняття рішення в багатопараметричній системі мюллер-матричної діагностики біологічних шарів на основі статистичного та вейвлет-аналізу колекції азимутальних інваріантів мюллер-поляриметрії та моделей дерев рішень для підвищення точності рішень. Розроблено тренувальні моделі дерев рішень на основі мінімізації індексу Джині для інформативних ознак розподілів азимутально незалежних інваріант біологічного шару м'язу шийки матки та оцінено точність виявлення патології на їх основі. Продемонстровано експериментальне застосування удосконаленого методу ППР при диференціації функціональних станів «норма» - «патологія» БШ м'язової тканини шийки матки із вимірюванням десяти розподілів азимутальних інваріант мюллер-поляриметричних параметрів БШ. Досягнуто зростання точності діагностики зразків БШ до рівня 97,2%.