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MIAS Mammography 数据集：用于乳腺癌检测的影像资料

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  •      文件类型：ZIP

简介：
本数据集包含MIAS项目的乳房X光照片，旨在辅助研究与开发自动化的乳腺癌检测技术，促进早期诊断和治疗。 数据包括用于乳腺X线摄影扫描的图像及其标签注释。自动发现病变对医生来说将是非常有用的工具，并且可以根据标记的病变预测恶性肿瘤。这些数据包含在Info.txt、all_mias_scans.h5以及MIAS Mammography_datasets.zip文件中，相关信息也记录于MIAS Mammography_datasets.txt文档里。

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  • MIAS Mammography 数据集：用于乳腺癌检测的影像资料
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    本数据集包含MIAS项目的乳房X光照片，旨在辅助研究与开发自动化的乳腺癌检测技术，促进早期诊断和治疗。 数据包括用于乳腺X线摄影扫描的图像及其标签注释。自动发现病变对医生来说将是非常有用的工具，并且可以根据标记的病变预测恶性肿瘤。这些数据包含在Info.txt、all_mias_scans.h5以及MIAS Mammography_datasets.zip文件中，相关信息也记录于MIAS Mammography_datasets.txt文档里。
     
  • 乳腺癌X光影像分割数据集
    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。
     
  • 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。
     
  • 乳腺癌预测数据集.zip
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    该数据集包含用于预测乳腺癌的相关医疗记录和生物标志物信息，旨在帮助研究人员开发更准确的诊断模型。 这是一个典型的利用当前流行的机器学习算法进行生物数据挖掘的案例，并且具有很高的代表性。同样的方法可以应用于其他肿瘤研究领域。这份乳腺癌预测的数据集来自威斯康星州，包含了699个细针抽吸活检样本单元，其中458个（占总数的65.5%）为良性样本单元，241个（占34.5%）为恶性样本单元。数据集中包括了11项变量指标，也就是有11列内容： - ID - 肿块厚度 - 细胞大小的一致性 - 细胞性状的一致性 - 边缘附着情况 - 单个上皮细胞的尺寸 - 裸核状况 - 乏味染色体特征 - 正常核状态 - 分裂现象 - 样本类别
     
  • 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。
     
  • 乳腺癌患者图像识别数据集：基于机器学习的影像资料分析
    优质
    本研究构建了用于乳腺癌诊断的图像识别数据集，并利用机器学习技术对医学影像进行智能分析和分类，旨在提高疾病早期检测率与准确性。 CSAW-CC数据集是一个宝贵的医学影像资源，包含了2008年至2015年间瑞典卡罗林斯卡大学医院乳腺癌筛查的大量乳腺X光图像。该数据集的独特之处在于不仅收录了患有乳腺癌患者的影像资料，还包含健康人群的对照样本，为研究者提供了全面的研究平台。 此数据集的核心价值在于其详尽且专业的标注信息，由放射科医生提供，并包含了对病变的具体描述。这些详细的标注对于开发和训练人工智能模型至关重要，特别是卷积神经网络（CNNs）这类深度学习算法需要大量标记的数据来学会识别早期癌症及区分良性和恶性肿瘤。 CSAW-CC数据集旨在促进乳腺癌的早期检测技术发展以及提高癌症分类与预后的准确性。通过利用这些影像资料，研究人员能够训练AI系统更准确地发现乳腺癌的早期迹象，从而有可能挽救更多的生命。此外，该数据库不仅对医学研究者具有重要价值，对于计算机科学家和数据分析师来说也是一个重要的挑战机会，在此基础上他们可以探索更为先进的图像识别与机器学习技术。
     
  • 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。
     
  • 乳腺癌检测数据集：包含569个样本
    优质
    该乳腺癌检测数据集包含了569个样本，旨在辅助研究人员及医生进行乳腺癌早期诊断模型的研究与开发。 乳腺癌检测数据集包含569个样本。