乳腺癌影像诊断评估数据集BreastCancerImagingDiagnosisAssessmentDataset-nguyenncds
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 影像诊断, 医学影像, 计算机辅助诊断, 深度学习, 图像分析, 数据标注, 医疗健康
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：数据未标明具体时间，视作静态医学影像数据集使用。
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分析研究。
数据维度：数据集包含多种医学影像信息，包括患者信息、影像特征、诊断结果等，具体字段包括：site_id, patient_id, image_id, laterality, view, age, cancer, biopsy, invasive, BIRADS, implant, density, machine_id, difficult_negative_case, Columns, ImageLaterality, PatientID, RescaleSlope, LossyImageCompression, VOILUTFunction, ContentDate, RescaleIntercept, ExposureControlMode, Rows, InstanceNumber, PixelRepresentation, SOPInstanceUID, PixelPaddingValue, SeriesInstanceUID, HighBit, PhotometricInterpretation, PixelIntensityRelationshipSign, SamplesPerPixel, PixelSpacing, ContentTime, BitsAllocated, BodyPartThickness, PixelIntensityRelationship, WindowCenter, WindowWidth, StudyInstanceUID, RescaleType, PartialView, BitsStored, CompressionForce, __ExposureControlModeDescription。
数据格式：CSV格式，文件名为_val_fold_0.csv，便于数据分析与处理。
来源信息： 数据来源于医学影像数据库或公开数据集，已进行数据标准化和必要的预处理。
该数据集适合用于乳腺癌影像诊断、计算机辅助诊断、机器学习模型训练和评估。
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、乳腺癌诊断、肿瘤检测等领域的学术研究。
行业应用：可以为医学影像分析系统、计算机辅助诊断系统提供数据支持，特别是在早期乳腺癌检测、风险评估等方面。
决策支持：支持医疗机构的诊断决策，提高诊断准确性和效率。
教育和培训：作为医学影像学、人工智能与医学交叉学科的教学资源，帮助学生和研究人员深入理解乳腺癌影像诊断。
此数据集特别适合用于开发和评估乳腺癌影像分析模型，提高乳腺癌早期诊断的准确性和效率。
