乳腺癌影像诊断数据集BreastCancerImageDiagnosisDataset-analokamus
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 影像诊断, 医学影像, 机器学习, 数据集, 计算机辅助诊断, 影像组学, 临床研究
数据概述：
该数据集包含乳腺癌影像诊断的相关数据，记录了患者的影像学检查结果、临床信息以及诊断结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集，用于疾病诊断与预测。
地理范围：数据来源未明确标注，但可推测为医疗机构的临床数据。
数据维度：数据集包括site_id（检查机构编号）、patient_id（患者编号）、image_id（影像编号）、laterality（左右侧）、view（影像视角）、age（年龄）、cancer（是否患癌）、biopsy（活检结果）、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（机器编号）、difficult_negative_case（困难阴性病例）、fold（交叉验证折数）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为train_with_fold.csv，方便数据分析和模型构建。
该数据集适合用于乳腺癌的早期诊断、风险评估、影像特征分析和临床辅助决策等领域。
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、机器学习、人工智能等领域的学术研究，例如乳腺癌诊断模型的开发、影像特征提取与分析、疾病风险预测等。
行业应用：为医疗影像行业提供数据支持，尤其是在计算机辅助诊断（CAD）系统、影像分析软件的研发和改进方面。
决策支持：支持临床医生的诊断决策，提高诊断准确性和效率，改善患者预后。
教育和培训：作为医学影像、人工智能、机器学习等相关课程的教学素材，帮助学生和研究人员学习和实践。
此数据集特别适合用于探索影像学特征与乳腺癌诊断结果之间的关系，构建预测模型，提高诊断准确性，并为临床决策提供支持。
