乳腺癌影像诊断训练数据集BreastCancerImageDiagnosisTrainingDataset-neiderwong
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 医学影像, 影像诊断, 机器学习, 深度学习, 数据集, DICOM, 癌症检测
数据概述：
该数据集包含来自RSNA（北美放射学会）的乳腺癌影像数据，记录了患者的乳腺钼靶X线摄影图像及其相关信息，用于乳腺癌的检测与诊断。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，可视为静态医学影像数据集。
地理范围：数据集中的影像可能来源于全球范围内的医疗机构。
数据维度：数据集包括以下关键字段：patient_id（患者ID），image_id（影像ID），laterality（左右侧，0代表左侧，1代表右侧），view（影像视图），age（患者年龄），implant（是否植入，0代表未植入），path（DICOM文件路径），cancer（是否患有癌症，0代表未患病）。
数据格式：CSV格式，文件名为train_path.csv，包含了图像的元数据信息，DICOM文件存储在指定路径下。
来源信息：数据来源于RSNA公开竞赛数据集，已进行匿名化处理，并提供了标注信息。
该数据集适合用于医学影像分析、深度学习模型训练、乳腺癌检测与诊断研究。
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)等领域的学术研究，如乳腺癌影像特征提取、肿瘤检测算法开发等。
行业应用：为医疗影像行业提供数据支持，尤其适用于乳腺癌早期诊断、影像辅助诊断系统（CADx）的研发与优化。
决策支持：支持医生进行乳腺癌诊断和治疗方案的制定，提高诊断准确率。
教育和培训：作为医学影像学、人工智能、机器学习等相关课程的实训素材，帮助学生理解和实践乳腺癌影像分析技术。
此数据集特别适合用于探索乳腺癌影像特征与诊断结果之间的关系，帮助用户开发和评估基于影像的乳腺癌检测模型，提升诊断效率与准确性。
