乳腺癌影像诊断预测数据集_Breast_Cancer_Image_Diagnosis_Prediction_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 医学影像, 深度学习, 图像分类, 预测模型, 诊断辅助, 放射学, 临床应用
数据概述：
该数据集包含用于乳腺癌影像诊断预测的数据，主要来源于医学影像分析项目。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为特定时间点的静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，但可推测为用于乳腺癌影像诊断的通用数据集。
数据维度：数据集的核心是乳腺影像数据，包括患者信息、影像特征、预测结果等，具体字段包括site_id, patient_id, image_id, laterality, view, age, cancer, biopsy, invasive, BIRADS, implant, density, machine_id, difficult_negative_case, age_bin, stratify, kfold, fold, file_path, preds_score, preds_loss, preds_auc, preds_last。
数据格式：CSV格式，文件名为oof_df_f0_1_2_3_4.csv，以及.pth(模型权重文件)和.log(训练日志文件)，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于医学影像分析项目，已进行数据清洗和处理，并提供了预测结果。
该数据集适合用于乳腺癌影像诊断预测、模型训练和评估。
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、深度学习在医疗诊断中的应用等领域的研究，如乳腺癌早期检测、良恶性肿瘤鉴别等。
行业应用：为医疗影像诊断、人工智能辅助诊断系统等行业提供数据支持，尤其在提高诊断准确率、辅助医生决策方面具有实际价值。
决策支持：支持医学影像领域的决策制定，例如临床诊断方案的优化和风险评估。
教育和培训：作为医学影像分析、人工智能、深度学习等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解乳腺癌影像诊断。
此数据集特别适合用于构建和验证乳腺癌影像诊断预测模型，评估不同模型的性能，并探索在临床实践中的应用，从而提升诊断效率和准确性。
