乳腺癌影像诊断分析数据集_Breast_Cancer_Imaging_Diagnosis_Analysis_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 医学影像, 疾病诊断, 机器学习, 影像分析, 计算机视觉, 诊断预测, 数据集
数据概述：
该数据集包含乳腺癌影像诊断相关数据，旨在支持乳腺癌诊断模型的开发与评估。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为静态数据集。
地理范围：数据集数据来源未明确标注具体地理范围，通常用于医学影像研究与应用。
数据维度：数据集包含多个关键字段，例如：site_id（检查机构编号）、patient_id（患者编号）、image_id（影像编号）、laterality（乳房侧别，如左/右）、view（影像视角，如CC/MLO）、age（患者年龄）、cancer（是否患有癌症，1代表有，0代表无）、biopsy（是否活检）、invasive（是否浸润性）、BIRADS（乳腺影像报告和数据系统评分）、implant（是否植入假体）、density（乳腺密度）、machine_id（设备编号）、difficult_negative_case（是否为困难阴性病例）以及unique_id（唯一标识符）。
数据格式：数据以CSV和TFRecord格式提供，CSV文件包含结构化信息，TFRecord文件可能包含图像数据，方便用于图像处理和深度学习模型的训练。
来源信息：数据来源于公开数据集，已经过初步处理和清洗。
该数据集适合用于乳腺癌诊断模型的构建与评估，以及医学影像分析相关的研究。
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、肿瘤诊断、计算机辅助诊断（CAD）等领域的学术研究，例如开发基于影像的乳腺癌诊断模型。
行业应用：为医疗影像行业提供数据支持，尤其适用于乳腺癌早期筛查、风险评估和诊断辅助系统的开发。
决策支持：支持临床医生进行乳腺癌诊断，辅助制定治疗方案。
教育和培训：作为医学影像分析、人工智能在医疗领域应用的教学案例和实践素材。
此数据集特别适合用于探索乳腺癌影像特征与诊断结果之间的关系，帮助用户构建和优化乳腺癌诊断模型，提高诊断准确率。
