乳腺癌诊断图像特征数据集BreastCancerDiagnosisImageFeatureDataset-abdelrahman5mohamed
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 诊断, 图像特征, 肿瘤, 机器学习, 数据分析, 医疗, 生物医学
数据概述：
该数据集包含来自医学影像的数据，记录了乳腺癌肿瘤的诊断图像特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态医学影像数据集使用。
地理范围：数据来源未明确，但通常代表医疗诊断实践中的通用案例。
数据维度：包括肿瘤的ID、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、分形维数等，以及这些特征的均值、标准误差和最差情况（worst）下的值。
数据格式：CSV格式，文件名为data (1).csv，便于统计分析和机器学习建模。
来源信息：数据来源于医学影像分析，已进行标准化处理。
该数据集适合用于乳腺癌诊断、预后分析以及肿瘤特征与诊断结果关联性的研究。
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：适用于生物医学工程、医学影像分析和机器学习交叉领域的学术研究，如肿瘤特征对诊断结果的影响分析、诊断模型构建等。
行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，尤其适用于辅助诊断系统（CAD）的开发与验证，以及风险评估模型的建立。
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：作为医学影像分析、数据挖掘和机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解乳腺癌诊断过程和相关特征。
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、优化诊断流程。
