CBIS乳腺癌图像分割数据集CBIS-DDSMMaskandShearletTestDataset-mahdisarim
数据来源：互联网公开数据
标签：医学影像，乳腺癌，数据集，图像分割，深度学习，计算机视觉，医学研究，图像处理
数据概述： 该数据集包含来自CBIS-DDSM（乳腺影像数据库）的乳腺癌图像，用于图像分割任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录时间跨度不明确，主要依据CBIS-DDSM数据库的更新情况。
地理范围：数据主要来源于美国，涵盖了不同年龄、种族和病理类型的乳腺癌患者的影像数据。
数据维度：数据集包括乳腺X光图像及其对应的分割掩模（mask），用于训练和评估图像分割模型。图像包含病灶区域、乳腺组织和背景信息。
数据格式：数据提供DICOM格式的原始影像数据，以及PNG或类似的格式的分割掩模，方便进行分析和处理。
来源信息：数据来源于CBIS-DDSM数据库，该数据库由多家医疗机构合作提供，并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、深度学习等领域的研究和应用，尤其在乳腺癌诊断、病灶检测和图像分割等任务中具有重要价值。
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：适用于乳腺癌图像分割、病灶检测、图像增强等医学影像研究，如新型分割算法的开发、分割模型性能评估等。
行业应用：可以为放射科医生、医学影像分析师提供数据支持，特别是在乳腺癌的辅助诊断、影像质量评估等方面。
决策支持：支持乳腺癌的早期诊断和治疗方案的制定，帮助医生更准确地识别病灶区域。
教育和培训：作为医学影像、计算机视觉、深度学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解乳腺癌影像分析和图像分割技术。
此数据集特别适合用于探索乳腺癌图像分割算法，帮助用户实现病灶的自动检测和分割，提高乳腺癌的早期诊断率和治疗效果。
