乳腺癌影像诊断预测数据集BreastCancerDiagnosisPredictionDataset-dragonzhang
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 医学影像, 深度学习, 图像识别, 诊断预测, 计算机辅助诊断, 影像组学, RSNA
数据概述：
该数据集包含来自公开医学影像数据库的数据，记录了乳腺癌影像诊断预测结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，但可推断为近期医学影像数据。
地理范围：数据来源未明确，但包含不同患者的乳腺X光影像。
数据维度：数据集包括图像路径、真实标签（是否患有乳腺癌）、预测概率、患者信息（如site_id、patient_id、image_id、laterality、view、age等）、影像特征（BIRADS、implant、density、machine_id等）以及模型相关信息（如difficult_negative_case、width、height、age_bin、stratify、fold等）。
数据格式：主要数据为CSV格式的oof.csv文件，包含结构化数据，以及PNG格式的乳腺X光图像，便于图像处理和分析。数据集还包括模型中间结果文件（.h5）和Grad-CAM可视化图像（.png）。
来源信息：数据来源于公开的医学影像数据库，并经过了预处理和标注，适用于训练和评估乳腺癌诊断预测模型。
该数据集适合用于乳腺癌影像诊断的深度学习模型训练和性能评估，以及医学影像分析领域的研究。
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、计算机辅助诊断等领域的研究，如乳腺癌早期诊断、影像特征提取与分析、深度学习模型优化等。
行业应用：为医疗影像公司、医院和科研机构提供数据支持，尤其适用于开发乳腺癌诊断辅助系统、提高诊断准确率和效率。
决策支持：支持医生进行乳腺癌诊断，辅助制定治疗方案，提高患者生存率和生活质量。
教育和培训：作为医学影像、人工智能、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解乳腺癌诊断的流程和技术。
此数据集特别适合用于开发和评估基于影像的乳腺癌诊断模型，探索影像特征与疾病之间的关联，并最终实现辅助医生进行诊断的目标。
