乳腺癌影像诊断分析训练数据集BreastCancerImageDiagnosisAnalysisTrainingDataset-manishvkamble
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 影像诊断, 医学影像, 机器学习, 计算机辅助诊断, 图像分析, 临床诊断, 数据集
数据概述：
该数据集包含用于乳腺癌影像诊断分析的结构化数据，记录了乳腺X光影像的特征信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集使用。
地理范围：数据来源未明确标注，但可用于全球乳腺癌影像诊断研究。
数据维度：数据集包含多个字段，包括但不限于：site_id（影像中心编号），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），age（患者年龄），cancer（是否患癌，0/1），biopsy（是否活检），invasive（是否浸润），BIRADS（乳腺影像报告和数据系统评分），implant（是否有植入物），density（乳腺密度），machine_id（机器编号），difficult_negative_case（困难的阴性病例）。
数据格式：CSV格式，文件名为train.csv，便于数据分析与模型训练。
数据来源：数据来源于公开的乳腺癌影像诊断数据集，已进行结构化处理。
该数据集适合用于乳腺癌影像诊断、计算机辅助诊断（CAD）系统的研究与开发。
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、机器学习、人工智能等相关领域的学术研究，例如乳腺癌影像的自动检测、分类、诊断，以及影响诊断准确性的因素分析。
行业应用：可以为医疗影像行业提供数据支持，尤其是在开发CAD系统、辅助医生进行诊断、提高诊断效率和准确性等方面。
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，优化患者管理流程。
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诊断流程，以及如何利用数据进行模型训练和分析。
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联，帮助用户构建和优化乳腺癌诊断模型，提高诊断的准确性和效率。
