MIAS乳腺X线图像数据集

标记的乳腺X线图像数据集,用于乳腺癌检测训练与评估。

sakshisinghh28sakshisinghh28
GitHub
2024-07-04 更新
浏览 33
医学影像乳腺疾病医学影像
MIAS Dataset

基本信息

模态
医学影像
大小
0.001138 GB
创建/更新时间
2024-07-04
版本
main

资源简介

MIAS乳腺X线图像数据集

【数据集背景】

本数据集源站标题为《sakshisinghh28/Breast-Cancer-Detection-using-CNN》。源站首次发布:2024-06-26。

【数据内容】

源站原始描述:This project aims to develop a CNN-based model for breast cancer detection using mammography images from the MIAS dataset. # Breast Cancer Detection using Convolutional Neural Networks (CNNs) ## Overview This project aims to develop a CNN-based model for breast cancer detection using mammography images from the MIAS dataset. ## Dataset - **MIAS Dataset**: This dataset contains labeled mammography images used for training and evaluation. - MIAS Dataset on Kaggle - **Preprocessing**: Images were r…

【适用方向】

影像类数据可用于医学图像分析模型(检测、分割、分类)的训练与评测,也可用于标注质量与成像参数相关性的研究。

【获取与许可】

源站页面:https://github.com/sakshisinghh28/Breast-Cancer-Detection-using-CNN

【使用注意】

· 源站最后修改于 2024-07-04,引用时请注意版本时效。

官方服务

专家保障全链路合规授权与标注交付

陕川双基地 × 超十家三甲医院直连

从合规授权、采集治理、专业标注到数据集交付,我们提供全链路闭环服务,让高质量临床数据即拿即用。

⚡️ 需要原始数据或标注支持?联系我们获取定制方案。

帮我联系

下载信息

注册下载

需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。

暂未开放

公开下载

无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。

免登录

有偿下载

公开数据集受托下载与技术交付服务。

提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)

暂未开放

当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管,完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。

使用方式

数据集获取

# 克隆仓库(含数据与代码)
git clone https://github.com/sakshisinghh28/Breast-Cancer-Detection-using-CNN.git

# 或仅下载打包文件
curl -L -o repo.zip https://github.com/sakshisinghh28/Breast-Cancer-Detection-using-CNN/archive/refs/heads/main.zip
unzip repo.zip

源站 README 摘录(使用方式)

Breast Cancer Detection using Convolutional Neural Networks (CNNs)

Overview

This project aims to develop a CNN-based model for breast cancer detection using mammography images from the MIAS dataset.

Dataset

  • MIAS Dataset: This dataset contains labeled mammography images used for training and evaluation.
  • MIAS Dataset on Kaggle
  • Preprocessing: Images were resized to 224x224 pixels and normalized.

Model Architecture

  • Implemented a sequential CNN model with convolutional and pooling layers.
  • Added fully connected layers for classification with dropout regularization.

Training and Evaluation

  • Split dataset into training and test sets.
  • Utilized EarlyStopping and ModelCheckpoint callbacks during training.

Results

  • The model shows promising performance in distinguishing between benign and malignant cases.

Conclusion

This project demonstrates the application of CNNs in medical image analysis, specifically for breast cancer detection.

数据说明

该数据集包含用于训练和评估的标记乳腺X线图像,主要用于乳腺癌检测任务,数据模态为医学影像。

完整仓库:github.com/sakshisinghh28/Breast-Cancer-Detection-using-CNN

数据缺失?

依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。

⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。

获取专属数据定制方案