乳腺癌细胞病理特征分析数据集-诊断与预测-患者样本

乳腺癌细胞病理特征分析数据集-诊断与预测-患者样本 数据来源：互联网公开数据 标签：乳腺癌,肿瘤,病理学,细胞特征,机器学习,诊断,预测,生物医学,医疗健康 数据概述： 本数据集包含了关于乳腺癌活检的详细信息，重点关注有助于区分恶性（癌变）和良性（非癌变）肿瘤的各种细胞特征。数据来源于569位患者，为每个样本提供了32个不同的特征，涵盖细胞核的形状、大小、纹理等多种维度。这些特征通过图像数字化处理获得，为后续的分析提供了量化的数据基础。数据集中的每个样本都标注了肿瘤的诊断结果，为训练和评估模型提供了可靠的标签。

数据用途概述： 该数据集主要用于开发和测试机器学习模型，以改善乳腺癌的诊断和预后。研究人员可以利用此数据进行多种分析，包括：肿瘤分类、恶性程度预测、生存分析等。此外，该数据集也适用于生物医学研究、医疗诊断技术开发、以及相关领域的研究生教学和科研。通过对细胞特征的深入分析，可以帮助更好地理解乳腺癌的病理机制，并为临床决策提供支持。