乳腺癌影像诊断数据集BreastCancerImageDiagnosisDataset-davidnguyens12
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 影像诊断, 医学影像, 图像识别, 机器学习, 肿瘤检测, 数据标注, 病理分析
数据概述：
该数据集包含来自医学影像数据库的乳腺癌影像数据，记录了患者的乳腺影像及其对应的诊断标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，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：数据集包括以下关键字段：患者ID（patient_id）、影像ID（image_id）、影像视图（view，如CC、MLO等）、乳腺侧别（laterality，如R/L）、癌症诊断结果（cancer，0代表阴性，1代表阳性）。
数据格式：CSV格式，包含val.csv、meta_label.csv和train.csv三个文件，便于数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的医学影像数据库，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于乳腺癌影像诊断、肿瘤检测、图像识别等研究，以及相关机器学习模型的开发和评估。
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、计算机辅助诊断（CAD）、深度学习在医疗领域的应用等研究，如乳腺癌早期检测、肿瘤病灶识别等。
行业应用：为医疗影像设备厂商、人工智能医疗企业提供数据支持，尤其是在乳腺癌辅助诊断系统的开发和优化方面。
决策支持：支持医生进行乳腺癌诊断，辅助制定治疗方案，提高诊断的准确性和效率。
教育和培训：作为医学影像、人工智能、生物医学工程等相关专业课程的实训材料，帮助学生和研究人员熟悉乳腺癌影像分析流程。
此数据集特别适合用于探索乳腺影像特征与乳腺癌诊断结果之间的关系，帮助用户构建和优化基于影像的乳腺癌诊断模型，从而改善患者的预后。
