医学影像乳腺癌诊断预测数据集MedicalImageBreastCancerDiagnosisPredictionDataset-jallemanbari
数据来源：互联网公开数据
标签：医学影像，乳腺癌，诊断预测，机器学习，影像分析，临床数据，特征工程，二元分类
数据概述：
该数据集包含来自医学影像数据，记录了用于乳腺癌诊断预测的影像特征和临床信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态医学影像特征数据集。
地理范围：数据来源未明确，但包含了乳腺癌诊断相关的通用特征。
数据维度：数据集包含多种特征，包括SeriesInstanceUID（影像唯一标识符），prediction（预测结果，1表示阳性，0表示阴性），SecansType（扫描类型，如T2W_TSE），numfile（影像文件数量），Orientation（切片方向），PatientId（患者ID），以及一系列从1到20的数值特征，PatientSex（患者性别，1代表男性，0代表女性），PatientAgeFromBirthday（患者年龄），PatientWeight（患者体重），以及female, male, young, adult, old等二元特征。
数据格式：CSV格式，文件名为Labesls3115new.csv，便于数据分析和模型构建。
来源信息：该数据集来源于医学影像研究，已进行特征提取与标注。
该数据集适合用于乳腺癌诊断预测模型的构建和评估。
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、机器学习在医疗领域的应用研究，例如乳腺癌诊断辅助、影像特征与病理结果关联性分析等。
行业应用：为医疗影像诊断系统、辅助诊断软件提供数据支持，尤其在提升诊断准确性和效率方面。
决策支持：支持临床医生的诊断决策，辅助制定个性化治疗方案。
教育和培训：作为医学影像分析、机器学习等相关课程的案例研究材料，帮助学生和研究人员理解和实践诊断预测流程。
此数据集特别适合用于构建和验证乳腺癌诊断预测模型，探索影像特征与临床结果之间的关系，并评估模型的性能。
