乳腺癌检测传统诊断数据集-2011年-pollicio
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌,癌症检测,医学影像,细胞特征,机器学习,肿瘤学,病理学
数据概述：
本数据集包含乳腺癌传统诊断中通过细针穿刺吸液（FNA）获取的2万个细胞样本数据。细针穿刺吸液是一种通过细针从肿瘤中抽取少量组织样本的方法，用于获取细胞特性和宏观属性，如细胞簇的大小。这些数据通过病理学分析，成功地实现了癌症的诊断。数据集中的每个样本都经过专业医生的标注，记录了10个关键的细胞核特征，这些特征通过图像处理技术提取，包括：核的平均半径、周长、面积、紧凑度、平滑度、凹陷程度、凹陷点数量、对称性、分形维度和纹理特征。每个特征的数据包括平均值、最大值和标准误差。
数据用途概述：
该数据集适用于医学影像分析、癌症检测算法开发、机器学习模型训练和病理学研究等多种场景。研究人员和医生可以利用此数据集来训练和评估癌症诊断模型，提高诊断的准确性和效率；教育机构可以利用此数据集进行医学影像处理和癌症诊断的教学；政策制定者可以基于数据评估医疗资源分配的合理性。此外，该数据集也是学术研究中不可或缺的资源，有助于深入理解乳腺癌的病理特性。
