乳腺癌影像诊断数据集BreastCancerImagingDiagnosisDataset-julianmacnamara
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 影像诊断, 医学影像, 图像识别, 放射学, 计算机辅助诊断, 数据分析, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自RSNA（北美放射学会）的乳腺癌影像数据，记录了乳腺癌影像诊断相关的结构化信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态医学影像数据集。
地理范围：数据来源可能为全球范围内的医疗机构。
数据维度：包括患者信息、影像信息、诊断结果等多项指标，具体字段包括：site_id（检查机构ID）、patient_id（患者ID）、image_id（影像ID）、image_png（影像文件名）、img_path（影像文件路径）、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）、BIRADS（影像评估分类）、outcome（预后）、implant（是否植入）、density（乳腺密度）、machine_id（机器ID）、difficult_negative_case（困难阴性病例）、random（随机分组）、lbl_cncr（癌症标签）、lbl（标签）、count（计数）、age_range（年龄范围）、create folder（创建文件夹）。
数据格式：CSV格式，包含多个CSV文件，便于数据分析和处理。
来源信息： 数据来源于RSNA，已进行结构化处理。
该数据集适合用于乳腺癌影像诊断的研究、数据建模、机器学习等技术应用。
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、计算机辅助诊断等领域的学术研究，如乳腺癌影像的自动检测、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系统、辅助医生进行诊断等方面。
决策支持：支持医疗机构和研究人员进行乳腺癌诊断相关的决策制定和策略优化。
教育和培训：作为医学影像、人工智能等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解乳腺癌诊断流程。
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，帮助用户实现提高诊断准确率、辅助医生进行诊断等目标。
