as-cle-bert/breastcanc-ultrasound-class|乳腺癌数据集|医学影像数据集

该数据集包含647张乳腺癌超声图像，其中437张为良性乳腺癌图像，210张为恶性乳腺癌图像。数据集来源于Walid Al-Dhabyani及其合作者于2019年提供的数据，旨在为乳腺癌的精确医学和诊断工具提供支持。数据集采用CC系列许可，使用时需引用相关文献。

原始信息汇总

数据集概述

数据集名称

• 名称: breastcanc-ultrasound-class

数据集特征

• 特征1: image
  • 数据类型: image
• 特征2: label
  • 数据类型: class_label
    • 类别名称:
      • 0: benign_breast_cancer
      • 1: malignant_breast_cancer

数据集分割

• 分割名称: train
  • 示例数量: 647
  • 数据大小: 215979329.0 bytes
  • 下载大小: 215636753 bytes

数据集配置

• 配置名称: default
  • 数据文件:
    • 分割: train
      • 路径: data/train-*

数据集来源与组成

• 来源: 由Walid Al-Dhabyani及其合作者于2019年提供
• 组成: 包含647张图像，其中437张代表良性乳腺癌超声图像，210张代表恶性乳腺癌超声图像。

许可证与引用

• 许可证: CC家族许可证
• 引用: 当使用此数据集时，请引用Al-Dhabyani W, Gomaa M, Khaled H, Fahmy A. Dataset of breast ultrasound images. Data in Brief. 2020 Feb;28:104863. DOI: 10.1016/j.dib.2019.104863。

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集源自Walid Al-Dhabyani及其合作者在2019年提供的乳腺癌超声图像数据，经过精心筛选与整理，最终形成了包含647张图像的数据集。其中，437张图像代表良性乳腺癌超声图像，210张代表恶性乳腺癌超声图像。这一构建过程确保了数据集在医学诊断领域的实用性和可靠性，为后续的深度学习模型训练提供了坚实的基础。

特点

该数据集的显著特点在于其高度的专业性和针对性，专为乳腺癌超声图像分类而设计。数据集中的图像均经过严格筛选，确保了图像质量和标签准确性。此外，数据集的标签明确，分为良性与恶性两类，便于模型训练时的分类任务。这些特点使得该数据集在乳腺癌诊断研究中具有重要的应用价值。

使用方法

使用该数据集时，用户可将其用于训练和验证乳腺癌超声图像分类模型。数据集已预先划分为训练集，用户可直接加载并应用于深度学习框架中。建议在使用过程中，结合图像增强技术以提高模型的泛化能力。此外，用户需遵循CC许可协议，并在相关研究中引用原始文献，以确保数据使用的合法性和学术诚信。

背景与挑战

背景概述

乳腺癌作为全球第四大致死性肿瘤，其高发病率与死亡率引起了广泛关注。根据全球疾病负担研究（IHME - Global Burden of Disease），2019年乳腺癌病例数占全球癌症病例的0.23%，位居各类癌症之首。为提升乳腺癌的诊断精度，Walid Al-Dhabyani及其团队于2019年创建了这一超声图像数据集，旨在为乳腺癌的早期检测与分类提供可靠的数据支持。该数据集包含647张超声图像，其中437张为良性乳腺癌图像，210张为恶性乳腺癌图像，为医学影像分析领域提供了宝贵的资源。

当前挑战

该数据集在构建过程中面临的主要挑战包括：首先，超声图像的质量受多种因素影响，如设备性能、操作技术等，可能导致图像噪声和伪影，影响分类模型的准确性。其次，数据集的样本量相对较小，可能限制了模型的泛化能力。此外，良性与恶性乳腺癌图像的特征差异细微，增加了分类任务的复杂性。这些挑战要求研究者在数据预处理、特征提取及模型优化等方面进行深入探索，以提升乳腺癌超声图像分类的准确性与可靠性。

常用场景

经典使用场景

在乳腺癌诊断领域，as-cle-bert/breastcanc-ultrasound-class数据集的经典使用场景主要集中在超声图像的分类任务上。该数据集包含了647张超声图像，其中437张为良性乳腺癌图像，210张为恶性乳腺癌图像。通过这些图像，研究人员可以训练和验证深度学习模型，以实现对乳腺癌超声图像的自动分类，从而辅助临床医生进行更准确的诊断。

衍生相关工作

基于as-cle-bert/breastcanc-ultrasound-class数据集，研究人员开发了多种乳腺癌超声图像分类模型，并在此基础上进行了多项扩展研究。例如，有研究通过结合多模态数据（如超声图像和临床数据）来提高分类性能，还有研究探索了迁移学习在不同数据集上的应用效果。这些工作不仅提升了乳腺癌诊断的准确性，还为其他类型的癌症图像分类研究提供了借鉴和参考。

数据集最近研究

最新研究方向

在乳腺癌诊断领域，基于超声图像的深度学习模型研究正成为前沿热点。该领域研究不仅关注于提高模型的分类准确性，还致力于通过多模态数据融合提升诊断的可靠性。例如，结合超声图像与患者临床数据，构建更为精准的预测模型，以辅助医生在早期阶段识别乳腺癌的良恶性。此外，随着可解释性人工智能（XAI）技术的发展，研究者们也在探索如何使模型输出更具解释性，从而增强医疗决策的透明度和可信度。这些研究不仅推动了乳腺癌诊断技术的进步，也为全球范围内降低乳腺癌死亡率提供了有力支持。