数据集概述
本数据集是由也门Ma'amon诊断中心乳腺X线影像乳腺癌专家收集的乳腺X线图像集合，旨在支持乳腺癌研究和计算机辅助诊断系统的进展。数据集包含434个文件，涵盖正常、良性和恶性三种乳腺组织状态的图像，并按BI-RADS分级标准进行组织。特别包含图像预处理文档和元数据表格，重点关注提升AI模型在多样化影像数据上的诊断准确性，适用于学术和临床研究。
文件详解
- 乳腺X线影像文件
- 文件格式： JPG、PNG
- 字段映射介绍： 图像文件按病理状态（正常/Normal、良性/Benign、恶性/Malignant）和BI-RADS分级（2-5级）分类存储。部分病例包含对应的分割掩模文件（GT/mask_*.png），用于标识病灶区域。文件名编码了患者ID和拍摄视角信息（如L_CC左头尾位、R_MLO右中外斜位）。
- 支持文档与数据文件
- 文件名称： Pre-processing.pdf, data2.xlsx
- 文件格式： PDF, XLSX
- 字段映射介绍： Pre-processing.pdf提供图像预处理流程说明；data2.xlsx可能包含患者元数据、影像参数或诊断标签等结构化信息。
数据来源
也门Ma'amon诊断中心乳腺X线影像乳腺癌
适用场景
- 乳腺癌计算机辅助诊断: 开发和验证基于深度学习的乳腺X线图像自动检测与分类算法。
- 医学影像AI模型协调: 研究AI模型在不同来源、不同设备采集的乳腺X线影像上的泛化能力和协调性能。
- 乳腺癌筛查与早期诊断: 用于提升乳腺X线影像的阅片准确性和效率，辅助临床医生进行良恶性病变鉴别。
- 医学影像预处理研究: 参考预处理文档，探索优化乳腺X线图像质量增强、标准化和病灶分割的技术方法。
