乳腺癌检测数据集BreastCancerDetectionDataset-isratjahanmokta
数据来源：互联网公开数据
标签：医学影像，乳腺癌，数据集，计算机视觉，深度学习，图像识别，医疗诊断，人工智能
数据概述： 该数据集包含来自医学影像的乳腺癌检测数据，记录了乳腺癌筛查和诊断的相关信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2020年。
地理范围：数据覆盖了全球多个医疗机构和医院，主要来源于乳腺癌筛查项目。
数据维度：数据集包括乳腺X光图像，超声图像，病理切片图像以及相应的诊断标签，涵盖良性肿瘤，恶性肿瘤等分类。还包括患者的基本信息如年龄，性别，家族病史等。
数据格式：数据提供为DICOM，JPEG等医学影像格式，以及CSV格式的辅助数据，便于医学影像处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的医学研究项目和医院数据库，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于医学影像分析，计算机视觉及深度学习等领域，特别是在乳腺癌早期检测，图像识别及辅助诊断任务中具有重要应用价值。
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：适用于乳腺癌筛查，医学影像识别等医学研究，如乳腺癌的早期检测，病理特征分析等。
行业应用：可以为医疗诊断，影像分析行业提供数据支持，特别是在乳腺癌筛查，辅助诊断等方面。
决策支持：支持乳腺癌的早期筛查和诊断，帮助医生制定更好的治疗方案和健康管理策略。
教育和培训：作为医学影像和人工智能课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解乳腺癌检测和医学影像分析技术。
此数据集特别适合用于探索乳腺癌检测的准确性和效率，帮助用户实现早期乳腺癌的准确识别，提高诊断效率和患者生存率，为乳腺癌的防治提供数据支持。
