乳腺X光影像异常标注数据集BreastX-rayImageAnomalyAnnotationDataset-thaihien
数据来源：互联网公开数据
标签：医学影像, 乳腺癌, X光, 图像标注, 目标检测, BI-RADS, 深度学习, 医疗诊断
数据概述：
该数据集包含来自医学影像的数据，记录了乳腺X光影像中的异常病灶标注信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态影像数据集使用。
地理范围：数据来源未明确标注，但可推测为全球范围内的乳腺X光影像。
数据维度：数据集包括多个字段，如“study_id”（研究编号）、“series_id”（序列编号）、“image_id”（图像编号）、“laterality”（侧别，R/L）、“view_position”（拍摄体位，CC/MLO）、“height”（图像高度）、“width”（图像宽度）、“breast_birads”（乳腺BI-RADS分级）、“breast_density”（乳腺密度）、“finding_categories”（病灶类别）、“finding_birads”（病灶BI-RADS分级）、“xmin”、“ymin”、“xmax”、“ymax”（病灶边界框坐标）和“split”（数据集划分，training/validation/testing）。
数据格式：CSV格式，文件名为finding_annotations.csv，便于数据分析和图像处理。
来源信息：数据来源于公开的医学影像数据集，已进行标注和处理。
该数据集适合用于医学影像分析、目标检测、以及乳腺癌诊断辅助系统的开发和研究。
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、计算机视觉、深度学习等领域的学术研究，如乳腺癌病灶检测、分类、分割等。
行业应用：为医疗影像诊断、辅助诊断系统（CADe）的开发提供数据支持，尤其是在乳腺癌早期筛查和诊断方面。
决策支持：支持放射科医生进行乳腺癌诊断，提高诊断效率和准确性。
教育和培训：作为医学影像分析、深度学习课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解和实践相关技术。
此数据集特别适合用于探索乳腺X光影像中异常病灶的识别和分类，帮助用户提升诊断准确率、优化临床决策。
