乳腺癌影像诊断数据集BreastCancerImagingDiagnosisDataset-haidermasood
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 医学影像, 诊断, 机器学习, 计算机视觉, 影像组学, 临床诊断, 图像分析
数据概述：
该数据集包含来自医学影像的数据，记录了乳腺癌影像诊断的相关信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，但可视为针对特定时间段的乳腺癌影像诊断案例集合。
地理范围：数据未明确地域限制，可推测为来自医疗机构的临床影像数据。
数据维度：数据集包括多项关键字段，如：site_id（医疗机构编号）、patient_id（患者编号）、image_id（影像编号）、laterality（左右侧）、view（影像视角）、age（年龄）、cancer（是否患癌）、biopsy（活检结果）、invasive（是否浸润性）、BIRADS（乳腺影像报告和数据系统评分）、implant（是否植入物）、density（乳腺密度）、machine_id（设备编号）、difficult_negative_case（是否困难阴性病例）、image_path（图像路径）、width（图像宽度）、height（图像高度）。
数据格式：CSV格式，文件名为train_new.csv，包含结构化数据，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于医学影像数据库，已进行匿名化处理。该数据集适用于乳腺癌影像诊断相关的研究与应用。
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：适用于医学影像分析、乳腺癌诊断、计算机辅助诊断（CAD）等领域的学术研究，如肿瘤检测、病灶分类、风险评估等。
行业应用：可以为医疗影像行业提供数据支持，特别是在开发和改进乳腺癌诊断相关的人工智能算法、辅助医生进行诊断方面。
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，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、计算机视觉等相关课程的实训材料，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临床诊断结果之间的关系，帮助用户开发和评估乳腺癌诊断模型，提高诊断准确率。
