乳腺癌影像诊断数据集CBIS-224BreastCancerImagingDiagnosisDataset-mahdivardaan
数据来源：互联网公开数据
标签：医学影像，乳腺癌，数据集，图像识别，深度学习，医疗诊断，计算机视觉，生物医学
数据概述： 该数据集包含来自乳腺癌影像诊断领域的医学影像数据，记录了乳腺癌患者的乳腺X光图像及诊断信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2020年。
地理范围：数据覆盖了多个医疗机构，主要来自欧美国家的乳腺肿瘤诊断中心。
数据维度：数据集包括乳腺X光图像（格式为JPEG或DICOM），图像标注（如肿块位置，大小，形态），患者基本信息（年龄，性别）及诊断结果（良恶性）。
数据格式：数据提供为图像文件和对应的CSV标注文件，便于图像处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的医学影像数据库，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于医学影像分析，乳腺癌早期诊断，深度学习模型训练等领域，特别是在计算机辅助诊断，乳腺X光图像分类等任务中具有重要应用价值。
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：适用于乳腺癌早期检测，医学影像识别等研究，如乳腺X光图像中的肿块检测，良恶性分类等。
行业应用：可以为医疗机构提供数据支持，特别是在乳腺癌筛查，辅助诊断系统开发方面。
决策支持：支持乳腺癌诊断的精准化和自动化，帮助医生制定更科学的诊疗方案。
教育和培训：作为医学影像分析，深度学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解医学影像诊断技术。
此数据集特别适合用于探索乳腺癌影像诊断的规律与趋势，帮助用户实现乳腺癌的早期检测和精准分类，促进医疗诊断技术的进步。
