乳腺癌影像诊断数据集BreastCancerImageDiagnosisDataset-neelipraveennitap
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 医学影像, 诊断, 放射学, 图像分析, 机器学习, 数据标注, 疾病检测
数据概述：
该数据集包含来自公开医学影像数据库的乳腺癌影像诊断数据，记录了乳腺X线摄影（mammography）检查的结构化信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为特定时间段内的乳腺癌影像数据集合。
地理范围：数据来源未明确标注具体地理位置，但包含通用的乳腺X线摄影影像，可能来自多个医疗机构。
数据维度：数据集包含多个关键字段，包括：site_id（医疗机构编号）、patient_id（患者编号）、image_id（影像编号）、laterality（左右乳房）、view（影像视图）、age（患者年龄）、cancer（是否患有癌症）、biopsy（是否活检）、invasive（是否为浸润性癌）、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（影像设备编号）、difficult_negative_case（是否为难以确诊的阴性病例）、Und:14（未知字段，可能为其他临床信息）、file_path（影像文件路径）。
数据格式：CSV格式，文件名为train_file_paths_few_images (1)csv，方便数据分析和图像数据关联。
来源信息：数据来源于公开的医学影像数据库，经过预处理，包括结构化标注和影像文件路径。
该数据集适合用于乳腺癌诊断相关的研究、数据建模和机器学习应用。
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：适用于放射学、医学影像分析、计算机辅助诊断（CAD）等领域的学术研究，如乳腺癌影像特征提取、诊断模型构建、风险预测等。
行业应用：为医疗影像诊断公司、人工智能医疗企业提供数据支持，尤其在开发乳腺癌早期检测系统、辅助医生诊断、提高诊断准确率等方面。
决策支持：支持医疗机构的临床决策，帮助医生更准确地评估乳腺癌风险，制定个性化治疗方案。
教育和培训：作为医学影像学、人工智能医学应用等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解乳腺癌影像诊断流程。
此数据集特别适合用于探索乳腺癌影像特征与临床病理特征之间的关联，帮助用户构建和优化乳腺癌诊断模型，提升诊断效率和准确性。
