乳腺癌影像诊断数据集BreastCancerImageDiagnosisDataset-jjanghyo
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 医学影像, 疾病诊断, 机器学习, 影像分析, 临床诊断, 图像识别, 放射学
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：数据未明确标注具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，但包含乳腺影像的各种诊断信息。
数据维度：包括“site_id”（检查机构ID）、“patient_id”（患者ID）、“image_id”（影像ID）、“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”（机器ID）和“difficult_negative_case”（困难阴性病例）等多个字段。
数据格式：CSV格式，包含new_test.csv、new_train.csv和new_validation.csv三个文件，分别代表测试集、训练集和验证集，方便模型训练与评估。
该数据集适合用于乳腺癌影像诊断、疾病风险预测和辅助诊断系统的开发。
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：适用于医学影像分析、疾病诊断相关的学术研究，如乳腺癌早期检测、影像特征分析等。
行业应用：为医疗影像行业提供数据支持，尤其适用于开发基于影像的诊断辅助系统、风险评估工具等。
决策支持：支持临床医生的诊断决策，提高诊断的准确性和效率。
教育和培训：作为医学影像分析、机器学习等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解医学影像分析。
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系，从而构建预测模型，改善患者的预后。
