乳腺癌影像诊断数据集CBIS-DDSMBreastCancerImageDatasetShearlete-mahdisarim
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌，医学影像，数据集，计算机视觉，图像处理，深度学习，医疗诊断，人工智能
数据概述： 该数据集来源于癌症乳腺增强数字乳腺X光摄影（CBIS-DDSM）计划，专注于乳腺癌的影像诊断研究。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2016年到2018年。
地理范围：数据覆盖了多个医疗机构的乳腺X光影像，主要来自美国。
数据维度：数据集包括乳腺X光影像及其对应的诊断标签，涵盖病变类型，位置，大小等信息。影像格式为DICOM或PNG，便于医学图像分析和处理。
数据格式：数据提供为DICOM和PNG格式，支持医学影像分析和计算机视觉任务。
来源信息：数据来源于CBIS-DDSM项目，已进行标准化和清洗，适用于乳腺癌影像诊断研究。
该数据集适合用于医学影像分析，乳腺癌早期诊断，深度学习模型训练等领域，特别是在乳腺X光影像分类，病灶检测等任务中具有重要应用价值。
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：适用于乳腺癌影像诊断，医学图像处理等学术研究，如乳腺癌筛查，早期诊断算法开发等。
行业应用：可以为医疗行业提供数据支持，特别是在乳腺癌筛查，辅助诊断和影像分析系统开发方面。
决策支持：支持乳腺癌诊断的精准化和个性化，帮助医生制定更科学的诊疗方案。
教育和培训：作为医学影像和人工智能课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解医学影像分析和乳腺癌诊断技术。
此数据集特别适合用于探索乳腺癌影像诊断的规律与趋势，帮助用户实现乳腺癌的早期检测和精准诊断，提升医疗诊断的准确性和效率。
