乳腺钼靶X线钙化病灶检测数据集BreastCancerCalcificationDetectionDataset-luisballtam335
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 钙化, 钼靶X线, 医学影像, 计算机辅助诊断, 图像分析, 病理诊断, 深度学习
数据概述：
该数据集包含来自医学影像数据库的乳腺钼靶X线图像数据，记录了与乳腺钙化相关的病灶信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，通常被视为静态医学影像数据集。
地理范围：数据来源未明确，但可推断为全球范围内的乳腺癌筛查与诊断案例。
数据维度：包括患者ID、乳腺密度、左右侧乳腺、影像视角、病灶ID、病灶类型、钙化类型、钙化分布、评估结果、病理结果、病灶隐匿程度、图像文件路径、裁剪图像文件路径以及ROI掩膜文件路径等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为calc_case_description_test_set.csv，包含结构化数据，便于分析和处理。数据中包含DICOM图像文件的路径，可用于进一步的图像分析。
来源信息：数据集来源于公开医学影像数据库，已进行数据清洗和标注。
该数据集适合用于医学影像分析、计算机辅助诊断和深度学习模型的训练与评估。
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：适用于乳腺癌早期诊断和钙化病灶识别的学术研究，例如钙化病灶的分类、分割和特征提取。
行业应用：为医疗影像设备制造商、放射科医生和人工智能医疗公司提供数据支持，尤其是在开发乳腺癌筛查和诊断工具方面。
决策支持：支持临床医生进行乳腺癌诊断和治疗决策，提高诊断准确性和效率。
教育和培训：作为医学影像学、放射学、人工智能医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影像学特征和诊断流程。
此数据集特别适合用于研究钙化病灶的影像学特征，开发和评估基于深度学习的乳腺癌检测模型，并辅助临床医生进行诊断和治疗决策。
