乳腺癌图像分类数据集BreastCancerImageClassificationDataset-habibmrad1983
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 医学影像, 图像分类, 深度学习, CNN, 病理分析, 数据集, 诊断
数据概述：
该数据集包含乳腺癌病理图像，用于训练和评估图像分类模型，以辅助乳腺癌诊断。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态图像数据集使用。
地理范围：数据来源未明确，但图像代表了乳腺癌病理的典型特征。
数据维度：数据集包含图像路径（img_path）和对应的类别标签（class），类别标签指示图像所代表的组织病理类型。
数据格式：数据集包含PNG格式的图像文件和CSV格式的标注文件。CSV文件提供了图像路径和对应的类别信息。
来源信息：数据来源于公开数据集，用于医学影像分析和深度学习研究。
该数据集适合用于乳腺癌图像分类、病理图像分析和深度学习模型训练。
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、病理学研究以及深度学习模型在医疗领域的应用，例如乳腺癌诊断的辅助工具开发。
行业应用：为医疗影像诊断公司提供数据支持，用于开发基于图像的乳腺癌检测系统。
决策支持：辅助医生进行乳腺癌诊断，提高诊断的准确性和效率。
教育和培训：作为医学影像分析、深度学习、病理学等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解乳腺癌影像分析。
此数据集特别适合用于开发和评估基于深度学习的乳腺癌图像分类模型，从而提高诊断的准确性和效率。
