乳腺癌筛查与MONAI解决方案数据集RSNABreastMONAISolutionDataset-yiheng
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌筛查，医学影像，MONAI，深度学习，计算机视觉，医疗AI，图像处理，数据集
数据概述： 该数据集包含来自放射学协会（Radiological Society of North America， RSNA）的乳腺癌筛查数据，结合MONAI（Medical Open Network for AI）框架提供的解决方案。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2019年到2020年。
地理范围：数据覆盖了多个医疗机构和地区的乳腺癌筛查项目。
数据维度：数据集包括乳腺X光图像（如数字乳腺断层成像，DBT），患者信息，筛查结果，诊断标签等。图像格式为DICOM，便于医学影像分析和处理。
数据格式：数据提供DICOM和CSV格式，确保便于医学影像分析和机器学习模型训练。
来源信息：数据来源于RSNA的乳腺癌筛查挑战赛，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于医学影像分析，深度学习及计算机视觉等领域，特别是在乳腺癌早期筛查，图像识别及诊断辅助任务中具有重要应用价值。
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：适用于乳腺癌筛查，医学影像诊断等研究，如乳腺癌早期筛查算法开发，图像特征分析等。
行业应用：可以为医疗机构和医疗科技公司提供数据支持，特别是在乳腺癌筛查系统的开发和优化方面。
决策支持：支持乳腺癌筛查策略的制定和优化，帮助医生和研究人员提高诊断准确性和效率。
教育和培训：作为医学影像分析，深度学习及AI医疗课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解医学影像处理和诊断辅助技术。
此数据集特别适合用于探索乳腺癌筛查的规律与趋势，帮助用户实现乳腺癌早期检测和诊断，促进医疗AI技术在乳腺癌筛查中的应用。
