乳腺癌影像诊断分析数据集BreastCancerImageDiagnosisAnalysisDataset-amitkumarjaiswal
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 影像诊断, 医学影像, 计算机辅助诊断, 病理分析, 机器学习, 数据分析, 图像识别
数据概述：
该数据集包含来自公开医疗影像数据库的乳腺癌影像数据，记录了患者的医学影像信息以及相关的病理学诊断结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态医学影像数据集。
地理范围：数据来源未明确，但可用于全球范围内的乳腺癌影像分析研究。
数据维度：数据集包含多种医学影像特征和病理诊断信息，包括患者ID、乳房密度、左右乳房、影像视图、异常ID、异常类型、钙化类型、钙化分布、评估结果、病理结果、细微程度、图像文件路径、裁剪图像文件路径、ROI掩膜文件路径、肿块形状、肿块边缘、Subject ID、Series UID、Collection、3rd Party Analysis、Data Description URI、Study UID、Study Description、Study Date、Series Description、Manufacturer、Modality、SOP Class、SOP Class UID、Number of Images、File Size、File Location、Download Timestamp和new_img_location等。
数据格式：CSV格式，包含train_meta_with_png.csv, test_meta_with_png.csv和metadata.csv三个文件，便于数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开医疗影像数据库，并已进行结构化整理。
该数据集适合用于乳腺癌影像诊断、计算机辅助诊断、病理学分析等领域的研究。
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、人工智能辅助诊断等领域的学术研究，如乳腺癌病灶检测、良恶性肿瘤鉴别、影像特征提取与分析等。
行业应用：可为医疗影像设备制造商、诊断服务提供商提供数据支持，用于开发和优化乳腺癌诊断相关的软件和算法。
决策支持：支持医生进行乳腺癌诊断，辅助制定治疗方案，提高诊断准确性和效率。
教育和培训：作为医学影像、人工智能、机器学习等相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解乳腺癌影像分析。
此数据集特别适合用于探索乳腺癌影像特征与病理诊断结果之间的关系，帮助用户开发和验证用于乳腺癌早期诊断和风险评估的算法。
