四川省Luminal类型判断辅助诊断模型训练数据

通过对样本的数据处理和数据加工，提供给辅助诊断人工智能模型进行训练，帮助人工智能模型更好地理解四川省样本场景下的Luminal类型情况，提取特征，发现规律，最终提高诊断人工智能模型的准确性、鲁棒性和泛化能力。1数据采集：通过正式合作协议，从医疗机构取得匿名化的样本临床数据，包括术后Ki67增殖指数，同时还要获取系统内乳腺癌类型数据；2数据处理：对数据进行检查核对，确保所有数据去标志化，处于完全匿名化状态且不可还原的状态，将没有病理结果的数据去除，对异常数据进行清洗去除，对部分缺失数据进行生成式补充；3数据加工：基于原始数据以及算法规则，生成乳腺癌的Luminal类型标记，具体判断规则为：如果乳腺癌类型为Luminal型， 同时Ki67增殖指数小于14，则肿瘤类型标记为Luminal A型，反之为Luminal B型。

搜集汇总

数据集介绍

特点

四川省Luminal类型判断辅助诊断模型训练数据是一个包含150条记录的数据集，每年更新一次，用于训练AI模型以识别Luminal型乳腺癌。数据经过匿名化处理，包含关键字段如术后Ki67增殖指数，并通过特定算法规则提高模型的诊断准确性。