Advertisement

RIDER Breast数据集包含乳腺癌的MRI影像。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
RIDER Breast 是一组乳腺癌 MRI 影像数据集,其核心目标是全面地对不同类型癌症的诊疗全过程进行数字化跟踪管理。这些数据以数字档案的形式详细记录了每次检查所获得的诊断结果、所开具的药物处方以及治疗方案的疗效评估,从而实现癌症诊治过程的可视化和追踪。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • RIDER Breast MRI
    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。
  • breast-cancer)
    优质
    简介:乳腺癌数据集是一套用于研究和开发机器学习模型的数据集合,专注于早期识别乳腺癌。它包含了病人的多种属性信息及其诊断结果,为科研人员提供宝贵的资源以改进癌症检测技术。 本数据集包含668个样本,具有10个维度的特征,并用于支持向量机模型的数据训练与测试,涉及二分类任务。
  • 超声-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。
  • Breast Cancer Dataset)
    优质
    乳腺癌数据集是一份包含诊断信息的数据集合,用于研究和预测乳腺肿瘤是否为恶性。该数据集对于医学研究及机器学习模型训练具有重要意义。 我和一位高中同学合作进行癌症前期预判的研究项目。我的同学是医学博士,而我专注于研究深度神经网络算法。我们从国外的一个网站上获取了基于TCGA基因组数据的乳腺癌数据集,该数据集中样本量最大、日期最近且包含最新的样本信息,在同类型的数据集中具有很高的参考价值。 我们的研究仅用于学术目的,请勿商用!
  • 患者MRI
    优质
    本数据集专为乳腺癌研究设计,包含大量患者高分辨率MRI影像资料,旨在辅助科研人员进行疾病诊断、治疗效果评估及预后分析。 乳腺癌患者核磁共振成像数据集包含1480个乳房MRI图像,这些图像分为两类:健康(良性)和疾病(恶性)。为了训练模型,每类都包含了700张健康和患病患者的核磁共振扫描图像。在验证阶段,每类则各包括了40张健康和患病患者的MRI扫描图像。
  • X光分割
    优质
    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。
  • 良恶性肿瘤breast-cancer-train)
    优质
    简介:该数据集为用于训练和测试机器学习模型的乳腺癌良恶性肿瘤分类数据集合,旨在辅助医学诊断并提高癌症检测准确率。 breastcancer数据集是机器学习初学者最常用的数据集之一。
  • 1024例X射线
    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。
  • CBIS-DDSM:X射线
    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。
  • -
    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。