乳腺癌肿瘤诊断数据集BreastCancerTumorDiagnosisDataset-vaibhavkumarsingh21
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 肿瘤诊断, 机器学习, 临床医学, 肿瘤分析, 图像分析, 数据挖掘, 特征工程
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信息和相关的肿瘤特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态医学数据集。
地理范围：数据来源未明确，但通常此类数据集代表了医疗机构的患者群体。
数据维度：数据集包括32个特征，如半径均值、纹理均值、周长均值、面积均值等，以及诊断结果（M代表恶性肿瘤，B代表良性肿瘤）和患者ID。
数据格式：CSV格式，文件名为Tumor_Detection.csv，方便数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于医学研究或公开数据集，用于乳腺癌诊断与研究。
该数据集适合用于乳腺癌的诊断、预测、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：适用于肿瘤学、生物医学工程等领域的学术研究，如肿瘤特征分析、诊断模型构建、预后预测等。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，尤其是在辅助诊断系统、风险评估模型、个性化医疗方案等方面。
决策支持：支持临床医生进行乳腺癌诊断，并为患者提供更精准的治疗方案。
教育和培训：作为医学、生物信息学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诊断过程。
此数据集特别适合用于探索肿瘤特征与诊断结果之间的关系，帮助用户实现乳腺癌的早期诊断和治疗。
