脑肿瘤图像分析数据集BrainTumorImageAnalysisDataset-tamannaferdaus
数据来源：互联网公开数据
标签：脑肿瘤, 医学影像, 图像分析, 机器学习, 肿瘤诊断, 影像特征, 计算机视觉, 医疗健康
数据概述：
该数据集包含从医学影像中提取的脑肿瘤图像特征数据，用于辅助脑肿瘤的诊断与研究。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态图像特征数据集。
地理范围：数据未明确标注来源地，但可用于全球范围内的脑肿瘤研究。
数据维度：数据集包含“Image”（图像名称），“Class”（肿瘤类别，0和1代表不同类别），以及“Mean”、“Variance”、“Standard Deviation”、“Entropy”、“Skewness”、“Kurtosis”、“Contrast”、“Energy”、“ASM”、“Homogeneity”、“Dissimilarity”、“Correlation”、“Coarseness”等14个图像特征。
数据格式：CSV格式，文件名为Brain Tumor.csv，方便进行特征分析和模型构建。数据已进行初步处理，提取了图像特征。
该数据集适合用于脑肿瘤图像特征分析、肿瘤分类、医学影像分析等领域的研究。
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、肿瘤诊断、计算机视觉等领域的学术研究，例如，探索不同肿瘤类型的图像特征差异，构建肿瘤分类模型。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，例如，辅助医生进行肿瘤诊断，优化影像诊断流程。
决策支持：支持医疗机构进行肿瘤诊断相关的决策，提升诊断的准确性和效率。
教育和培训：作为医学影像分析、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解图像特征提取与分类。
此数据集特别适合用于探索脑肿瘤图像特征与肿瘤类别之间的关系，帮助用户构建脑肿瘤诊断模型，提升诊断的准确性。
