病理组织学图像乳腺癌检测数据集HistopathologicCancerDetection-yassinerony
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 组织病理学, 图像识别, 深度学习, 肿瘤检测, 医学影像, 数据标注, 图像分类
数据概述：
该数据集包含来自病理组织学图像的数据，用于乳腺癌检测。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态图像数据集使用。
地理范围：数据来源未明确，但可用于全球范围内的乳腺癌研究。
数据维度：数据集主要包括两类数据：
图像数据：由.png格式的组织病理学图像构成，图像名为“S(数字).png”或“T(数字).png”。
标签数据：包含两份CSV文件，train_labels.csv 提供了训练图像的ID及其对应的标签（0表示非癌变组织，1表示癌变组织）；sample_submission.csv 提供了测试图像的ID，用于提交预测结果。
数据格式：图像为.png格式，标签数据为CSV格式，方便图像处理与模型训练。数据已进行预处理，适合进行图像分类任务。
该数据集适合用于乳腺癌病理图像分析、深度学习模型训练和评估。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于医学影像分析、肿瘤病理学、计算机视觉等领域的学术研究，如乳腺癌早期检测、图像特征提取、深度学习模型优化等。
行业应用：为医疗影像诊断、病理分析提供数据支持，尤其在辅助诊断、肿瘤筛查等领域具有实际应用价值。
决策支持：支持医疗机构的诊断流程优化，提升诊断效率和准确性。
教育和培训：作为医学影像分析、深度学习、肿瘤学等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解乳腺癌病理图像分析。
此数据集特别适合用于探索乳腺癌病理图像的特征，构建图像分类模型，实现对乳腺癌的自动检测。
