乳腺X光图像分割与剪切变换测试数据集SHR-CBISMaskShearletTestDataset-mahdisarim
数据来源：互联网公开数据
标签：医学影像，乳腺X光，图像分割，剪切变换，数据集，深度学习，计算机视觉，癌症筛查
数据概述： 该数据集包含来自乳腺X光图像数据库的图像数据，专注于乳腺癌检测中的图像分割和特征提取任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2016年至2020年。
地理范围：数据覆盖了多个医疗机构的乳腺X光图像，主要为欧洲和北美地区的医院。
数据维度：数据集包括乳腺X光图像及其对应的分割掩码（mask），以及基于剪切变换（Shearlet Transform）的特征提取结果。图像格式为DICOM或JPEG。
数据格式：数据提供为DICOM或JPEG格式，便于医学图像处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的乳腺X光图像数据库（CBIS-DDSM），已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于医学影像分析、计算机视觉及深度学习等领域，特别是在乳腺癌检测、图像分割及特征提取任务中具有重要应用价值。
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：适用于乳腺癌筛查、医学图像分析等研究，如乳腺肿瘤的自动检测、图像分割算法的优化等。
行业应用：可以为医疗诊断、影像学分析等领域提供数据支持，特别是在乳腺癌早期筛查和诊断辅助方面。
决策支持：支持医疗诊断的准确性和效率提升，帮助医生制定更好的诊断策略。
教育和培训：作为医学影像、计算机视觉和深度学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解医学图像处理技术。
此数据集特别适合用于探索乳腺癌检测中的图像分割与特征提取算法，帮助用户实现肿瘤检测的自动化和智能化，提高医疗诊断的准确性和效率。
