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乳腺癌X光影像分割数据集

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简介：
本数据集专注于乳腺癌的早期诊断与研究，通过收集和标注大量高质量的X光影像，为科研人员提供精准的数据支持，助力于开发更高效的肿瘤检测算法。 乳腺癌X光分割图像数据集包含用于训练模型的模态权重。可以在与该数据集相关的笔记本中建立模型。

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  • 乳腺癌X光影像分割数据集
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    本数据集专注于乳腺癌的早期诊断与研究，通过收集和标注大量高质量的X光影像，为科研人员提供精准的数据支持，助力于开发更高效的肿瘤检测算法。 乳腺癌X光分割图像数据集包含用于训练模型的模态权重。可以在与该数据集相关的笔记本中建立模型。
     
  • CBIS-DDSM：乳腺癌X射线影像数据集
    优质
    CBIS-DDSM是包含大量乳腺癌X射线影像的数据集，用于支持计算机辅助诊断研究和算法开发。 CBIS-DDSM（乳腺癌X射线图像）包含有标记的图像。
     
  • 乳腺癌细胞分割数据集
    优质
    该数据集包含大量标注清晰的乳腺癌细胞图像，旨在促进科研人员进行精准的细胞分割研究与算法开发，加速疾病诊疗技术的进步。 该数据集包含58个H&E染色的组织病理学图像，用于乳腺癌细胞检测，并提供了相关的地面真实数据。相关文件包括Breast Cancer Cell Segmentation_datasets.txt 和 Breast Cancer Cell Segmentation_datasets.zip。
     
  • 包含1024例的乳腺癌X射线影像数据库
    优质
    这是一个庞大的乳腺癌X射线影像数据集，包含了1024例详细的医学图像和相关病例信息，旨在支持科研人员进行深入研究与分析。 该数据集包含1024例乳腺癌X射线图像。
     
  • 乳腺癌数据集分享.docx
    优质
    本文档《乳腺癌数据集分享》提供了详细的乳腺癌相关研究数据集合，旨在为医学科研人员及学者提供宝贵的分析资源。 乳腺癌数据集包含了用于研究和分析的大量关于乳腺癌患者的数据。这些数据可用于训练机器学习模型以辅助诊断或预测疾病进展。通过使用这样的数据集，研究人员能够更好地理解疾病的特征，并开发出更有效的治疗方法。
     
  • 二分类乳腺癌数据集
    优质
    此二分类乳腺癌数据集包含良恶性肿瘤特征信息，旨在辅助研究与诊断，适用于机器学习模型训练和评估。 乳腺癌数据集二分类涉及使用特定的数据集进行机器学习或数据分析项目，目的是通过算法识别乳腺肿瘤是良性还是恶性。这种类型的任务通常需要清洗、处理并分析数据以提高模型的准确性。相关的工作可能包括特征选择、训练模型以及评估预测性能等步骤。
     
  • 乳腺癌数据集 - 数据集
    优质
    本数据集包含乳腺癌患者的临床信息和组织样本特征，旨在辅助研究者进行疾病预测模型构建及病理分析。 乳腺癌数据集由威斯康星大学提供。该数据集包含以下文件：breastcancer_unformatted-data、breastcancer_wdbc.data、breastcancer_wdbc.names和breastcancer_wpbc.names，以及breastcancer-wisconsin.data和breastcancer-wisconsin.names。
     
  • 乳腺癌的超声影像数据集-Breast Ultrasound Images Dataset
    优质
    乳腺癌的超声影像数据集提供了一系列用于研究和教学目的的高质量乳腺超声图像。该数据集旨在辅助医疗专业人员识别及分析乳腺异常，包括肿瘤特征，以提升早期诊断准确率。 乳腺癌超声图像数据集（Breast Ultrasound Images Dataset）包含的所有图像均被分类为正常、良性或恶性，并且每个图像都有相应的标记。该数据集适用于乳腺癌的图像分类和分割研究，可以在国外网站上下载，但由于国内网络速度较慢，这里特地上传了此资源以方便使用。
     
  • RIDER Breast 乳腺癌 MRI 图像数据集
    优质
    RIDER Breast 数据集是一套专门用于研究和开发乳腺癌早期检测技术的MRI图像集合，旨在提升基于人工智能的医学影像分析能力。 RIDER Breast 是一种乳腺癌 MRI 影像数据集，用于全程数字化跟踪各种类型的癌症诊治过程，并以数字档案的形式记录检查结果、处方和疗效。