乳腺癌数字乳腺断层融合术_DBT_影像诊断数据集_Breast_Cancer_Digital_Breast_Tomosynthesis_Imaging_Diagnosis_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 医学影像, DBT, 断层融合, 图像分析, 疾病诊断, 机器学习, 临床应用
数据概述：
该数据集包含来自医学影像研究的数据，记录了用于乳腺癌诊断的数字乳腺断层融合术（DBT）影像及对应的诊断标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，通常为临床研究或医学影像数据集。
地理范围：数据来源未明确，但可推测为医疗机构或科研机构收集的患者影像资料。
数据维度：数据集包括.npy格式的DBT影像数据（共232个文件）和.csv格式的标签文件（labels.csv）。标签文件包含以下字段：PatientID（患者ID）、StudyUID（研究ID）、View（影像视图，如rmlo、lcc等）、Normal（正常）、Actionable（需要进一步检查）、Benign（良性）、Cancer（恶性）。
数据格式：影像数据为.npy格式，标签数据为CSV格式，便于医学影像分析和机器学习建模。
来源信息：数据来源于医学研究或公开数据集，已进行标准化处理，确保数据一致性。
该数据集适合用于乳腺癌影像诊断、疾病检测、影像分析等研究，以及机器学习模型的训练与评估。
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、肿瘤诊断、放射学研究等领域的学术研究，如基于DBT影像的乳腺癌检测、病灶分割、分类等。
行业应用：可以为医疗影像行业提供数据支持，特别是在计算机辅助诊断（CAD）、影像辅助决策等应用方面。
决策支持：支持临床医生进行乳腺癌诊断，辅助制定治疗方案，提高诊断准确性和效率。
教育和培训：作为医学影像、人工智能在医疗领域应用等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解DBT影像分析和疾病诊断。
此数据集特别适合用于探索DBT影像特征与乳腺癌诊断结果之间的关系，帮助用户实现乳腺癌的早期检测、提高诊断准确率、优化临床决策等目标。
