乳腺癌影像诊断数据集BreastCancerImageDiagnosisDataset-hoangtam1506
数据来源：互联网公开数据
标签：医学影像, 乳腺癌, 图像分割, 深度学习, 计算机辅助诊断, 肿瘤检测, 病理分析, 图像识别
数据概述：
该数据集包含乳腺癌的医学影像数据，记录了不同病理状态下的乳腺组织图像，用于支持乳腺癌的诊断与研究。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间信息，可视为静态医学影像集合。
地理范围：数据集的来源地未明确，但数据具有普适性，适用于不同地区的乳腺癌诊断研究。
数据维度：数据集主要包括乳腺组织图像、对应的分割掩码（mask）以及病理标签。图像数据为JPEG格式，分割掩码用于标注肿瘤区域，病理标签包括“benign”（良性）、“malignant”（恶性）和“normal”（正常）。
数据格式：数据集以文件夹结构组织，包含图像文件（.jpg）和对应的CSV文件（full_path.csv），CSV文件提供了图像路径、分割掩码路径和病理标签信息，便于数据管理和分析。
来源信息：数据集来源于公开的医学影像数据库，已进行预处理和标注，确保数据的质量和可用性。
该数据集适合用于医学影像分析、肿瘤检测、图像分割以及深度学习模型的训练和评估。
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、肿瘤检测、图像分割、计算机辅助诊断（CAD）等领域的学术研究，例如，开发新的图像分割算法，优化乳腺癌诊断流程等。
行业应用：为医疗影像行业提供数据支持，尤其适用于开发和改进乳腺癌检测的AI辅助诊断系统，提高诊断的准确性和效率。
决策支持：支持医生进行乳腺癌诊断，辅助制定治疗方案，提高患者的生存率和生活质量。
教育和培训：作为医学影像学、深度学习和人工智能课程的实训材料，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探索乳腺癌病理影像的特征，开发和评估基于影像的诊断模型，从而提高乳腺癌早期诊断的准确性和效率。
