乳腺癌分期识别数据集BreastCancerStageIdentificationsDataset-tesfahunegn
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌，医学影像，分期识别，数据集，深度学习，计算机视觉，医疗健康，疾病诊断
数据概述： 该数据集包含来自医学研究的乳腺癌分期识别数据，记录了乳腺癌患者的影像学特征和分期信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2022年。
地理范围：数据覆盖了多个国家和地区的乳腺癌筛查中心，包括欧美，亚洲等地区的医疗机构。
数据维度：数据集包括患者的年龄，性别，肿瘤大小，淋巴结状态，影像学特征（如MRI，CT图像），病理报告及临床分期（如I期，II期，III期，IV期）。
数据格式：数据提供为DICOM，PNG等医学影像格式及CSV格式的标注信息，便于医学影像分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的医学研究机构和临床试验，已进行匿名化和标准化处理。
该数据集适合用于乳腺癌分期识别，医学影像分析及深度学习算法训练等领域，尤其在计算机辅助诊断，疾病预测等方面具有重要应用价值。
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：适用于乳腺癌分期识别，影像学特征与病理关联等医学研究，如肿瘤生长模式分析，分期预测模型构建等。
行业应用：可以为医疗机构和医学影像公司提供数据支持，特别是在乳腺癌早期筛查，辅助诊断和治疗方案制定方面。
决策支持：支持乳腺癌分期的准确判断和个体化治疗方案的制定，帮助医生提高诊断效率和精准度。
教育和培训：作为医学影像学，生物医学工程等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解乳腺癌分期识别和医学影像分析方法。
此数据集特别适合用于探索乳腺癌分期的影像学特征与临床关联，帮助用户实现乳腺癌的早期识别和精准分期，促进医疗诊断技术的进步。
