乳腺癌诊断图像特征分析数据集BreastCancerDiagnosisImageFeatureAnalysisDataset-gauravsrivastav2507
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 诊断, 图像分析, 肿瘤学, 机器学习, 生物医学, 数据分析, 特征工程
数据概述：
该数据集包含来自公开医学影像数据库的乳腺癌诊断数据，记录了乳腺癌肿瘤图像的多种特征，用于辅助诊断和研究。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可以视为静态数据集。
地理范围：数据未明确标注地理位置，通常被认为是来自全球范围内的医疗机构。
数据维度：数据集包含33个特征，包括id（样本编号），diagnosis（诊断结果，M代表恶性，B代表良性），以及30个与肿瘤图像相关的特征，如半径、纹理、周长、面积、平滑度、紧凑度、凹陷度、凹点、对称性、分形维度等，以及这些特征的均值、标准误差和最差情况下的数值。
数据格式：CSV格式，文件名为datacsv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的医疗数据集，用于研究乳腺癌的诊断和预测。
该数据集适合用于乳腺癌诊断相关的研究，以及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：适用于肿瘤学、生物医学工程和机器学习交叉领域的研究，如乳腺癌早期诊断模型的构建、肿瘤特征分析等。
行业应用：为医疗影像分析、肿瘤诊断辅助系统提供数据支持，特别是在提高诊断准确率和效率方面。
决策支持：支持医生在诊断过程中的辅助决策，并为患者提供个性化的治疗方案。
教育和培训：作为医学影像分析、机器学习等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解乳腺癌的诊断流程和影像特征。
此数据集特别适合用于探索肿瘤图像特征与诊断结果之间的关系，帮助用户构建预测模型，提高乳腺癌诊断的准确性和效率。
