乳腺癌肿瘤诊断数据集BreastCancerTumorDiagnosisDataset-pahirathannithilan
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 肿瘤诊断, 细胞特征, 机器学习, 肿瘤学, 数据分析, 医学影像, 疾病预测
数据概述：
该数据集包含来自医学影像分析的数据，记录了乳腺癌肿瘤的诊断相关特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间信息，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确标注，但通常此类数据集具有普适性，可用于不同地区的乳腺癌研究。
数据维度：数据集包括肿瘤的多种细胞特征，如半径、纹理、周长、面积、平滑度、紧凑度、凹陷度、对称性、分形维数等，以及对应的诊断结果（良性或恶性）。
数据格式：CSV格式，文件名为data.csv，包含32个字段，其中"diagnosis"字段代表诊断结果，"M"代表恶性肿瘤，"B"代表良性肿瘤。
来源信息：数据来源于公开的医学研究或数据集，已进行标准化处理，便于分析。
该数据集适合用于乳腺癌诊断相关的研究，以及数据建模、机器学习等技术应用。
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：适用于肿瘤学研究，如乳腺癌的早期诊断、肿瘤特征分析、疾病预测等。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，特别是在辅助诊断系统、疾病风险评估、个性化治疗方案等方面。
决策支持：支持临床医生在诊断和治疗方案制定中的决策，提高诊断准确性和治疗效果。
教育和培训：作为医学、生物信息学、数据科学等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解乳腺癌诊断过程。
此数据集特别适合用于探索肿瘤细胞特征与诊断结果之间的关系，帮助用户实现乳腺癌的早期预测和精准诊断。
