乳腺影像诊断辅助数据集BreastImagingDiagnosisAssistanceDataset-hyungjinalex
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 医学影像, 诊断辅助, 图像分析, 机器学习, 放射学, 计算机辅助诊断, 数据标注
数据概述：
该数据集包含来自医学影像数据库的乳腺影像相关数据，用于辅助乳腺癌诊断。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态医学影像数据集。
地理范围：数据来源未明确，但可用于全球范围内的乳腺癌诊断研究。
数据维度：包括以下字段：
site_id：影像采集机构编号。
patient_id：患者唯一标识符。
image_id：影像唯一标识符。
laterality：乳房侧别（L：左侧，R：右侧）。
view：影像视图（CC：头尾位，MLO：内外斜位）。
age：患者年龄。
cancer：是否患有乳腺癌（0：否，1：是）。
biopsy：是否进行活检（0：否，1：是）。
invasive：是否为浸润性癌（0：否，1：是）。
BIRADS：乳腺影像报告和数据系统评分（NaN：缺失值）。
implant：是否植入假体（0：否，1：是）。
density：乳腺密度（NaN：缺失值）。
machine_id：影像设备编号。
difficult_negative_case：是否为难以诊断的阴性病例（false：否，true：是）。
数据格式：CSV格式，文件名为 train (1).csv，便于数据分析和模型构建。
该数据集适合用于乳腺癌诊断的计算机辅助诊断系统（CAD）开发，以及医学影像分析相关研究。
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、机器学习在乳腺癌诊断中的应用等研究，如基于影像特征的肿瘤检测、分类等。
行业应用：为医疗影像设备公司、诊断辅助系统开发商提供数据支持，用于提升诊断准确性和效率。
决策支持：辅助放射科医生进行乳腺癌诊断，提高诊断的准确性和效率。
教育和培训：作为医学影像、放射学、人工智能等相关专业学生的学习资料，帮助其了解乳腺癌诊断流程和数据分析方法。
此数据集特别适合用于开发乳腺癌早期检测模型，评估不同影像特征对诊断结果的影响，并优化诊断流程，以提高患者生存率。
