乳腺癌特征提取数据集灰度共生矩阵2023-ahmedmohamedabdallah
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌,医学影像,特征提取,灰度共生矩阵,医学研究,健康数据,医学图像分析
数据概述：
本数据集基于Kaggle上的乳腺癌数据集（https://www.kaggle.com/datasets/ahmedmohamedabdallah/breastcancer），通过灰度共生矩阵（GLCM）技术提取了乳腺癌影像的特征。灰度共生矩阵是一种在医学图像分析中常用的纹理特征提取方法，能够从图像中捕捉到空间相关性信息，从而帮助区分不同类型的乳腺组织。
数据集包含了从乳腺癌影像中提取的多种灰度共生矩阵特征，适用于进一步的医学图像分析和机器学习模型训练。具体字段包括但不限于：
- 对角线平均值 (Diagonal Mean)
- 相关性 (Correlation)
- 均匀性 (Homogeneity)
- 能量 (Energy)
- 对比度 (Contrast)
- 方差 (Variance)
- 标签 (Label)：表示图像对应的乳腺癌类型（良性或恶性）
数据用途概述：
该数据集适用于医学影像分析、乳腺癌诊断模型训练以及相关研究。研究人员可以利用此数据集来进行特征选择、模型训练和性能评估；医学影像专家可以利用此数据集提高对乳腺癌影像特征的理解；医疗机构可以基于此数据开发更准确的乳腺癌诊断工具。此外，该数据集也适合用于教育培训，帮助学习者掌握医学图像特征提取技术。
