乳腺癌诊断图像数据分析集-2011-teshwarkanthreddy

乳腺癌诊断图像数据分析集-2011-teshwarkanthreddy 数据来源：互联网公开数据 标签：乳腺癌,诊断,医疗数据,图像分析,细胞核特征,机器学习,医学影像 数据概述： 本数据集包含了对乳腺肿块细针穿刺活检（FNA）图像进行数字化处理后得到的30个特征数据，描述了图像中细胞核的特征。这些特征包括平均半径、纹理、周长、面积、平滑度、紧致度、凹度、凹点数、对称性及分形维度等。每个特征都有平均值、标准差和最大值三种统计量，从而形成总共30个特征。数据集中的样本分为良性（B）和恶性（M）两种诊断结果，分别包含357个良性样本和212个恶性样本。 数据用途概述： 该数据集适用于乳腺癌诊断模型的开发与评估、机器学习算法的研究、医学影像分析及教学等多个场景。研究人员可以利用该数据集训练和验证分类模型以提高乳腺癌诊断的准确性和效率；医学专业人员则可通过分析细胞核特征来更好地理解乳腺癌的病理机制；教育工作者亦可用于教学和科研培训，帮助学生掌握相关技术和知识。此外，此数据集还为探索新的诊断方法提供了宝贵的数据支持。