前列腺癌病理图像诊断预测数据集ProstateCancerPathologyImageDiagnosisPredictionDataset-ballorighosh
数据来源：互联网公开数据
标签：医学影像, 肿瘤诊断, 机器学习, 图像识别, 病理分析, 前列腺癌, 预测模型, 深度学习
数据概述：
该数据集包含来自不同医疗机构的前列腺癌病理图像的诊断预测结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，为特定时间点的前列腺癌病理图像诊断结果。
地理范围：数据来源于不同的医疗机构，具体地理位置未明确说明。
数据维度：包括图像ID（image_id）、数据提供方（data_provider）、ISUP分级（isup_grade，国际泌尿病理学会分级）、Gleason评分（gleason_score，格里森评分）、交叉验证折数（kfold）、原始预测概率（probs_raw）、无测试时间增强的预测概率（probs_without_tta_raw）、预测值（preds）和无测试时间增强的预测值（preds_without_tta）。
数据格式：CSV格式，文件名为local_preds_final_1_efficientnet-b1_removed_noise_thresh_16.csv，便于数据分析和模型训练。
该数据集适用于前列腺癌诊断预测模型的构建和性能评估。
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、肿瘤病理学研究，以及机器学习模型的性能评估。
行业应用：为医疗影像诊断、辅助诊断系统提供数据支持，尤其是在前列腺癌早期诊断和风险评估方面。
决策支持：支持临床医生进行更准确的诊断，并辅助制定治疗方案。
教育和培训：作为医学影像分析、人工智能在医疗领域应用的教学案例，帮助学生和研究人员深入了解前列腺癌病理图像分析与诊断。
此数据集特别适合用于开发和优化前列腺癌诊断预测模型，并探索不同预测指标对诊断准确性的影响。
