乳腺癌病理图像诊断数据集BreastCancerHistopathologyDiagnosisDataset-mdarmansarker
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 病理图像, 图像诊断, 组织学, 机器学习, 计算机视觉, 肿瘤学, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自病理图像分析的数据，记录了乳腺癌患者的组织病理学图像及其诊断结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态病理图像数据集。
地理范围：数据来源未明确，但可推测为全球范围内乳腺癌病理图像。
数据维度：包括患者ID（patient_ID）、图像路径（pathes）、诊断结果（diagnosis，0代表良性，1代表恶性）以及像素数据（pixels），像素数据为图像的RGB值。
数据格式：CSV格式，文件名为sample_BC_dataset.csv，包含图像路径和诊断结果。像素数据以多维数组形式存储，代表了病理切片的图像信息。
来源信息：数据集来源于公开的病理图像数据库，用于乳腺癌诊断相关的研究。该数据集已进行初步的图像整理和标注。
该数据集适合用于乳腺癌病理图像的分类、诊断模型构建以及计算机视觉相关研究。
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、肿瘤病理学和计算机视觉交叉领域的学术研究，例如乳腺癌的自动诊断、图像特征提取和分类。
行业应用：为医疗影像诊断、病理分析和人工智能辅助诊断系统提供数据支持，尤其适用于开发乳腺癌早期检测与诊断的解决方案。
决策支持：支持医生在诊断乳腺癌时做出更准确的判断，并辅助制定治疗方案。
教育和培训：作为医学影像分析、病理学和人工智能相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员了解乳腺癌诊断流程和图像分析方法。
此数据集特别适合用于探索基于图像的乳腺癌诊断方法，提升诊断准确率，并为临床决策提供支持。
