乳腺癌影像诊断辅助数据集_Breast_Cancer_Image_Diagnosis_Auxiliary_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 医学影像, 诊断辅助, 计算机视觉, 机器学习, 影像组学, 数据分析, 深度学习
数据概述：
该数据集包含乳腺癌影像诊断相关数据，记录了患者的影像学检查信息以及病理诊断结果，旨在为乳腺癌诊断提供辅助支持。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间范围，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，推测为医疗机构的临床数据。
数据维度：数据集包括患者的各项临床信息、影像学特征以及病理诊断结果，例如：
site_id：检查机构ID；
patient_id：患者ID；
image_id：影像ID；
laterality：乳房侧别（左/右）；
view：影像拍摄视角；
age：患者年龄；
cancer：是否患有癌症（0/1）；
biopsy：是否进行活检（0/1）；
invasive：是否浸润性癌（0/1）；
BIRADS：乳腺影像报告和数据系统评分；
implant：是否有植入物（0/1）；
density：乳腺密度；
machine_id：影像设备ID；
difficult_negative_case：困难阴性病例（true/false）；
prediction_id：预测ID；
fold：交叉验证折数。
数据格式：CSV格式，文件名为train_df_4folds.csv，便于数据分析和模型训练。此外，还包含.pth格式文件，可能为预训练模型权重或中间结果。
该数据集适合用于乳腺癌影像诊断辅助系统的开发与研究，以及相关疾病的诊断预测模型的构建。
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、计算机辅助诊断（CAD）等领域的研究，如乳腺癌病灶检测、良恶性肿瘤鉴别、影像组学特征分析等。
行业应用：为医疗影像设备厂商、人工智能医疗公司提供数据支持，用于开发乳腺癌诊断辅助系统、提升诊断准确率和效率。
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，提高患者生存率和生活质量。
教育和培训：作为医学影像学、人工智能医学等相关课程的教学资源，帮助学生和研究人员了解乳腺癌影像诊断流程，进行模型训练和算法验证。
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，提升乳腺癌早期诊断的准确性和效率，并推动人工智能在医学领域的应用。
