乳腺癌组织病理图像分类数据集_Breast_Cancer_Histopathology_Image_Classification
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 组织病理学, 图像分类, 深度学习, 医学影像, 肿瘤检测, 细胞病理学, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自医学图像数据库的乳腺癌组织病理学图像，用于训练和评估乳腺癌分类模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态图像数据集。
地理范围：数据来源未明确，但属于通用医学图像，可用于全球范围内的乳腺癌研究。
数据维度：数据集包含大量显微镜图像，并附带标注信息，用于区分不同的组织病理学类别，包括良性（benign）、原位癌（insitu）、浸润性癌（invasive）和正常组织（normal）。
数据格式：数据集主要由JPEG格式的图像文件组成，并包含一个CSV文件（microscopy_ground_truth.csv），用于提供图像与类别之间的对应关系。
来源信息：图像数据来源于公开的医学图像资源，并经过了预处理和标注。数据集中的CSV文件提供了图像文件名及其对应的组织病理学类别。
该数据集适合用于乳腺癌诊断、肿瘤细胞识别以及医学图像分析相关的研究。
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：适用于医学影像分析、肿瘤病理学研究、计算机辅助诊断（CAD）等领域的学术研究。
行业应用：可以为医疗影像公司、诊断实验室等提供数据支持，用于开发乳腺癌诊断工具、提高诊断效率和准确性。
决策支持：支持医生进行乳腺癌的诊断和治疗方案制定，辅助临床决策。
教育和培训：作为医学影像学、病理学和人工智能课程的教学案例，帮助学生和研究人员理解和应用深度学习模型进行医学图像分析。
此数据集特别适合用于开发和评估基于深度学习的乳腺癌图像分类模型，有助于提高乳腺癌的早期诊断和治疗效果。
