乳腺影像诊断数据集BreastImagingDiagnosisDataset-warrenvu
数据来源：互联网公开数据
标签：医学影像, 乳腺癌, 影像诊断, 放射学, 深度学习, 数据标注, 疾病预测, 医疗健康
数据概述：
该数据集包含来自医学影像的数据，记录了乳腺影像检查的结构化信息，旨在支持乳腺癌诊断与研究。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为静态影像数据集。
地理范围：数据来源未明确指出具体地理位置，但可用于全球范围内的乳腺癌研究。
数据维度：数据集包含多种影像学特征和临床信息，包括但不限于：site_id（站点ID），patient_id（患者ID），image_id（影像ID），laterality（左右侧），view（影像视角），age（年龄），cancer（癌症诊断结果），biopsy（活检结果），invasive（浸润性），BIRADS（乳腺影像报告和数据系统），implant（植入物），density（乳腺密度），machine_id（机器ID），以及多种DICOM元数据，如PixelSpacing（像素间距），PixelIntensityRelationship（像素强度关系）等。
数据格式：CSV格式，文件名为cleaned_label.csv，便于数据分析和处理。
来源信息： 数据来源于医学影像资料，已进行标准化处理，方便进一步的分析和建模。
该数据集适合用于乳腺癌诊断、影像分析、疾病预测等相关研究以及机器学习模型的训练。
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：适用于乳腺癌影像诊断、计算机辅助诊断（CAD）系统开发、深度学习模型训练等研究。
行业应用：可以为医疗影像设备制造商、放射科医生、肿瘤科医生等提供数据支持，尤其在辅助诊断、风险评估、影像质量控制等方面。
决策支持：支持医疗机构进行乳腺癌筛查策略优化、诊断流程改进，以及辅助医生进行临床决策。
教育和培训：作为医学影像、人工智能、放射学等相关专业的教学和科研素材，帮助学生和研究人员深入理解乳腺影像诊断。
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，帮助用户开发和优化乳腺癌诊断模型，提升诊断准确率。
