RSNA乳腺癌检测图像灰度共生矩阵特征数据集-muhammadmeftahmafazy

RSNA乳腺癌检测图像灰度共生矩阵特征数据集-muhammadmeftahmafazy 数据来源：互联网公开数据 标签：乳腺癌,RSNA,医学影像,GLCM,特征提取,图像分析,机器学习,诊断辅助,计算机视觉 数据概述： 本数据集基于RSNA乳腺癌检测比赛的图像数据，通过灰度共生矩阵（GLCM, Gray-Level Co-occurrence Matrix）方法提取了图像特征。原始图像数据来源于Kaggle竞赛，经过GLCM计算后，生成了包含多种纹理特征的数值型数据集。这些特征反映了乳腺癌影像的纹理信息，可用于辅助诊断和疾病分析。 数据用途概述： 该数据集主要用于乳腺癌影像的特征分析、机器学习模型的训练和评估，以及辅助诊断工具的开发。研究人员可以利用此数据进行纹理特征与病理结果的相关性分析，构建预测模型，从而提高乳腺癌检测的准确性和效率。此外，该数据集也适用于计算机视觉、医学影像处理等领域的教学和研究。