数据集概述
本数据集为论文《Prediction of Breast Cancer Histological Outcome by Radiomics and Artificial Intelligence Analysis in Contrast-Enhanced Mammography》配套的患者提取特征数据库，包含入组患者的放射组学原始特征数据，用于开展乳腺癌相关的多维度预测分析，共包含1个文件。
文件详解
- 文件名称：Raw Data.xlsx
- 文件格式：XLSX
- 字段映射介绍：包含入组患者的放射组学原始特征数据，支持四类分析任务：良恶性病灶鉴别、低/中高分级预测、激素受体状态识别、HER2表达状态判别。
数据来源
论文《Prediction of Breast Cancer Histological Outcome by Radiomics and Artificial Intelligence Analysis in Contrast-Enhanced Mammography》
适用场景
- 乳腺癌影像组学模型开发: 基于放射组学特征构建AI模型，预测乳腺癌组织学预后相关指标。
- 乳腺病灶良恶性鉴别: 利用放射组学特征区分乳腺癌良恶性病灶。
- 乳腺癌分级预测: 通过特征分析预测乳腺癌低、中高分级。
- 乳腺癌分子标志物状态识别: 辅助判断激素受体及HER2表达状态。
