乳腺癌风险预测影像数据集BreastCancerRiskPredictionImagingDataset-tommyngx
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌，医学影像，风险预测，机器学习，影像组学，预后分析，数据集，深度学习
数据概述：
该数据集包含乳腺X光影像数据及其相关的临床信息，旨在用于乳腺癌风险预测研究。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间跨度，但从“years_to_cancer”和“years_to_last_followup”字段推断，数据记录了患者的随访时间及癌症诊断情况。
地理范围：数据来源未明确标注，但可能来自特定的医疗机构或研究项目。
数据维度：数据集包含影像数据（如PNG格式的乳腺X光图像）和结构化数据。结构化数据包括患者ID、检查ID、乳腺侧别、影像视角、文件路径、癌症发生前年数、最后一次随访年数以及数据集划分组别（如训练集、验证集等）。此外，还包括预测风险数据，如1年、2年、3年、4年和5年癌症风险预测值。
数据格式：数据集包含多种格式，包括PNG格式的图像文件、CSV格式的元数据文件（如sample_metadata.csv和validation_output.csv）以及JSON格式的配置文件。
来源信息：数据来源于公开数据集或研究项目，具体来源信息有待进一步确认。数据已进行预处理，包括影像的标准化和元数据的整合。
该数据集适合用于乳腺癌早期检测、风险预测和预后分析等研究，以及影像组学和深度学习模型的构建与训练。
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、肿瘤学、机器学习等领域的学术研究，例如，利用影像数据结合临床信息进行乳腺癌风险预测模型的开发和评估。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，特别是在辅助诊断、个性化医疗方案制定、影像辅助诊断系统开发等方面。
决策支持：支持医生在乳腺癌筛查和诊断中的决策制定，以及患者风险评估和治疗方案选择。
教育和培训：作为医学影像分析、机器学习和人工智能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诊断和风险预测。
此数据集特别适合用于探索影像特征与乳腺癌风险之间的关系，开发和优化预测模型，从而提高乳腺癌的早期诊断率和患者的生存率。
