乳腺影像分析标注数据集BreastImagingAnalysisAnnotationDataset-bobotrnhth
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 医学影像, 图像标注, BI-RADS, 密度评估, 机器学习, 诊断分析, 影像组学
数据概述：
该数据集包含来自医学影像研究的数据，记录了乳腺影像的标注信息，用于支持乳腺癌诊断和研究。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，但数据集中的影像代表了通用的乳腺影像特征。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如：study_id（研究编号），series_id（序列编号），image_id（图像编号），laterality（乳房侧别），view_position（影像位置），height（图像高度），width（图像宽度），breast_birads（乳腺BI-RADS评估），breast_density（乳腺密度），split（数据集划分，如训练集、测试集）。
数据格式：CSV格式，文件名为breast-level_annotations (1).csv，便于数据读取与分析。
来源信息：数据来源于医学影像研究或公开数据集，已进行结构化整理，方便用于后续分析。
该数据集适合用于乳腺癌影像分析、BI-RADS评估、乳腺密度分析以及相关机器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：适用于医学影像分析、肿瘤学、放射学等领域的研究，包括乳腺癌诊断辅助、影像特征提取、疾病风险预测等。
行业应用：可以为医疗影像设备制造商、人工智能医疗公司提供数据支持，用于开发乳腺癌诊断系统、影像分析工具等。
决策支持：支持放射科医生、肿瘤科医生进行乳腺癌诊断和治疗方案制定，辅助医生提高诊断准确性和效率。
教育和培训：作为医学影像分析、放射学等课程的实训材料，帮助学生和研究人员熟悉乳腺影像数据分析流程。
此数据集特别适合用于探索乳腺影像特征与BI-RADS评估、乳腺密度之间的关系，以及构建用于乳腺癌检测和诊断的机器学习模型。
