乳腺癌影像诊断数据集BreastCancerImageDiagnosisDataset-salotaz
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 医学影像, 影像诊断, 机器学习, 计算机辅助诊断, 临床数据, 数据标注, 疾病预测
数据概述：
该数据集包含来自医学影像资料库的乳腺癌影像数据，记录了患者的影像学检查结果及相关临床信息，用于乳腺癌的诊断与分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态影像数据集。
地理范围：数据来源未明确，但包含了不同医疗机构的影像数据。
数据维度：包括影像相关信息和患者临床信息，如：
site_id：影像来源机构标识；
patient_id：患者唯一标识；
image_id：影像唯一标识；
laterality：乳房左右侧别（L/R）；
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；
invasive：是否为浸润性癌；
BIRADS：乳腺影像报告和数据系统评分；
implant：是否植入假体；
density：乳腺密度；
machine_id：影像设备标识；
difficult_negative_case：是否为诊断困难的阴性病例。
数据格式：包含CSV和XLSX两种格式，CSV文件为结构化数据，XLSX文件可能包含更丰富的临床信息或影像数据。数据已进行初步整理，便于分析。
该数据集适合用于乳腺癌影像分析、诊断模型构建以及计算机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、肿瘤学、放射学等领域的学术研究，如乳腺癌早期检测、影像特征分析、疾病风险预测等。
行业应用：为医疗影像设备厂商、人工智能医疗企业提供数据支持，用于开发乳腺癌辅助诊断系统、提高诊断效率和准确性。
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。
教育和培训：作为医学影像学、人工智能医学等课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解乳腺癌影像特征，学习诊断流程。
此数据集特别适合用于探索影像特征与乳腺癌诊断结果之间的关联，帮助用户构建预测模型，提升诊断准确性，并优化临床决策。
