2024年乳腺癌诊断多模态数据集WIDS2024SuperBlendBreastCancerDiagnosisDataset-olgaskv
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌，医学影像，数据集，多模态分析，深度学习，图像识别，医疗诊断，人工智能
数据概述： 该数据集由WIDS 2024项目提供，包含多模态乳腺癌诊断数据，记录了乳腺癌患者的临床信息，医学影像及诊断结果。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2020年到2024年。
地理范围：数据覆盖了多个国家和地区的医疗机构，包括欧美，亚洲等地区的医院和研究中心。
数据维度：数据集包括患者的临床数据（如年龄，性别，家族病史等），医学影像（如乳腺X光片，超声图像等）以及诊断结果（如肿瘤大小，分期，良恶性等）。还包括多模态特征融合后的综合数据。
数据格式：数据提供为CSV和DICOM格式，确保医学影像和分析数据的兼容性。
来源信息：数据来源于WIDS 2024项目的公开资料，已进行标准化和清洗，并符合医疗隐私保护规范。
该数据集适合用于乳腺癌的早期诊断，医学影像分析和深度学习模型训练等领域，特别是在多模态数据融合，肿瘤识别及预后预测等技术任务中具有重要价值。
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：适用于乳腺癌的诊断研究，医学影像分析及多模态数据融合研究，如肿瘤特征提取，诊断模型优化等。
行业应用：可以为医疗健康领域提供数据支持，特别是在乳腺癌筛查，诊断辅助系统开发及个性化治疗方案制定方面。
决策支持：支持乳腺癌的诊断决策和治疗方案优化，帮助医生制定更精准的治疗计划。
教育和培训：作为医学影像分析，人工智能及深度学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解乳腺癌诊断及多模态数据分析技术。
此数据集特别适合用于探索乳腺癌的多模态诊断规律与趋势，帮助用户实现早期准确诊断，优化治疗方案，提高患者的生存率和生活质量。
