乳腺癌影像诊断辅助数据集BreastCancerImageDiagnosisAssistanceDataset-aimanlim0
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 医学影像, 图像识别, 计算机辅助诊断, 机器学习, 影像组学, 诊断预测, 图像分类
数据概述：
该数据集包含来自医学影像的数据，记录了乳腺癌影像诊断的相关信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态医学影像数据集。
地理范围：数据来源未明确，但可用于全球范围内的乳腺癌影像诊断研究。
数据维度：数据集包括“site_id”（检查机构ID）、“patient_id”（患者ID）、“image_id”（影像ID）、“laterality”（左右侧）、“view”（影像视角）、“age”（年龄）、“cancer”（是否患癌）、“biopsy”（是否活检）、“invasive”（是否浸润性）、“BIRADS”（乳腺影像报告和数据系统评分）、“implant”（是否植入物）、“density”（乳腺密度）、“machine_id”（设备ID）和“difficult_negative_case”（困难阴性病例）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为demo_train.csv，包含结构化数据，与大量PNG格式的影像文件相对应。
来源信息：数据来源可能为医学影像研究项目或公开数据库，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于乳腺癌影像诊断、辅助诊断系统的开发和相关医学研究。
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、肿瘤学研究，以及计算机辅助诊断（CAD）系统的开发，如乳腺癌早期检测、病灶分类等。
行业应用：为医疗影像诊断企业提供数据支持，用于开发和优化乳腺癌筛查、诊断相关的AI产品。
决策支持：支持医生进行更准确的诊断，辅助制定治疗方案，提高诊断效率和准确性。
教育和培训：作为医学影像学、人工智能在医学领域应用等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解乳腺癌影像特征。
此数据集特别适合用于探索乳腺癌影像特征与临床诊断结果之间的关系，帮助用户实现疾病的早期检测、风险评估和诊断辅助。
