乳腺癌影像诊断数据集BreastCancerImageDiagnosisDataset-nguynththanhho
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 医学影像, 诊断分析, 数据集, 图像识别, 放射学, 数据预处理, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自多个来源的乳腺癌影像数据，记录了与乳腺癌诊断相关的影像学信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源多样，包括但不限于RSNA，INbreast，DDSM等，覆盖不同地区的医疗机构影像资料。
数据维度：数据集包含多种影像相关信息，包括但不限于患者ID、影像ID、侧别（左右）、视角、年龄、癌症诊断结果（0表示无癌，1表示有癌）、活检结果、是否浸润性、BI-RADS评分、植入物情况、乳腺密度、机器ID、困难阴性病例标识以及影像文件路径。
数据格式：主要为CSV格式，方便数据管理和分析。部分数据包含图像文件，如PNG格式。
来源信息：数据来源于公开的医学影像数据集，如RSNA、INbreast、DDSM等，经过整合和预处理，用于乳腺癌诊断研究。
该数据集适合用于医学影像分析、乳腺癌诊断辅助、图像识别和机器学习模型的训练和评估。
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、放射学研究、乳腺癌诊断相关的学术研究，例如影像特征提取、诊断模型构建等。
行业应用：为医疗影像诊断、辅助诊断系统、放射科医生提供数据支持，尤其在乳腺癌早期筛查、诊断准确率提升等领域。
决策支持：支持医疗机构的临床决策，辅助医生进行乳腺癌诊断，提高诊断效率和准确性。
教育和培训：作为医学影像学、机器学习、人工智能等相关课程的教学和科研资源，帮助学生和研究人员深入理解乳腺癌诊断流程和相关技术。
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系，构建和优化乳腺癌诊断模型，从而提升诊断的准确性和效率。
