乳腺癌影像诊断数据集BreastCancerImageDiagnosisDataset-marcjberghouse
数据来源：互联网公开数据
标签：医学影像, 乳腺癌, 诊断, 机器学习, 图像分析, 病理, 计算机辅助诊断, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自乳腺癌影像诊断的数据，记录了乳腺X线摄影图像相关的临床与病理信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态影像数据集。
地理范围：数据来源未明确，但可用于全球范围内的乳腺癌诊断研究。
数据维度：数据集包括患者ID、乳房密度、乳房位置、影像类型、异常类型、病灶形状、病灶边缘、评估结果、病理结果、细微程度、图像文件路径、裁剪图像文件路径、ROI掩膜文件路径等多个字段，涉及影像特征和病理诊断结果。
数据格式：CSV格式，包含训练集和测试集，分别针对钙化病灶（calc）和肿块病灶（mass）进行标注，便于模型训练和评估。
来源信息：数据来源于公开的医学影像数据库，已进行匿名化处理，并提供了相关影像文件的路径。
该数据集适合用于乳腺癌影像分析、计算机辅助诊断、病理特征识别等研究。
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、机器学习、深度学习等领域的研究，例如乳腺癌早期检测、病灶自动分割、诊断辅助系统开发等。
行业应用：为医疗影像分析领域提供数据支持，例如为放射科医生提供辅助诊断工具，提高诊断准确性和效率。
决策支持：支持医疗机构的临床决策，例如辅助制定治疗方案，评估治疗效果。
教育和培训：作为医学影像分析、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解乳腺癌影像特征和诊断流程。
此数据集特别适合用于探索乳腺癌影像特征与病理结果之间的关系，帮助用户构建和评估基于影像的诊断模型，实现早期诊断和精准医疗。
