乳腺癌诊断图像特征分析数据集BreastCancerDiagnosisImageFeatureAnalysisDataset-ft7gmn
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 肿瘤诊断, 图像特征, 机器学习, 医疗影像, 数据分析, 生物医学, 诊断预测
数据概述：
该数据集包含来自医学影像分析的数据，记录了乳腺癌诊断相关的图像特征信息。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：数据集包括病人的ID，诊断结果（M代表恶性，B代表良性），以及30个与乳腺癌相关的图像特征，如半径、纹理、周长、面积、平滑度、紧凑度、凹陷度、凹点、对称性和分形维数等，并分别计算了均值、标准误和最差情况下的数值。
数据格式：CSV格式，文件名为17-breast-cancercsv，易于进行数据分析和建模。
来源信息：数据来源于乳腺癌相关的医学研究或公开数据集，已进行特征提取和初步处理。
该数据集特别适用于乳腺癌诊断、肿瘤分类和预后预测等研究。
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：适用于生物医学、医学影像分析、机器学习等领域的学术研究，如乳腺癌诊断模型的建立、特征重要性分析等。
行业应用：可以为医疗行业提供数据支持，特别是在辅助诊断、肿瘤检测、个性化治疗方案制定等方面。
决策支持：支持临床医生进行诊断决策，提高诊断准确性和效率。
教育和培训：作为生物医学、医学影像分析等相关专业课程的案例，帮助学生和研究人员深入理解乳腺癌诊断相关的特征。
此数据集特别适合用于探索乳腺癌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。
