IDC乳腺癌数据集
该数据集是一个包含162名浸润性导管癌（IDC）患者病理切片图像的医学影像数据集，数据模态为高分辨率组织病理学全切片图像，主要用于乳腺癌的计算机辅助检测与诊断研究，支持深度学习模型在IDC影响区域识别、核异型性评估及早期诊断中的应用，为提升乳腺癌分级准确性和治疗规划提供关键数据基础。
基本信息
资源简介
IDC乳腺癌数据集
【数据集背景】
本数据集源站标题为《IDC Breast Cancer Dataset Descriptions.》。源站首次发布：2025-09-03。
【数据内容】
源站原始描述：Breast cancer is highlighted in recent research as one of the most prevalent types of cancer. Timely identification is essential for enhancing patient results and decreasing fatality rates. Utilizing computer-assisted detection and diagnosis early on may greatly improve the chances of recovery by accurately predicting outcomes and developing suitable treatment plans. Grading breast cancer properly, especially evaluating nuclear atypia, is difficult owing to faults and inconsistencies in slide pr…
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 5.63 KB。Table 5.xls：application/vnd.ms-excel，5.63 KB。数据集 DOI：10.1371/journal.pone.0329078.t005。
【主题与分类】
源站学科分类：Medicine、Biological Sciences not elsewhere classified、Plant Biology。主题标签：showing great promise、may greatly improve、invasive ductal carcinoma、effective smote boost、detect areas impacted、decreasing fatality rates、accurately predicting outcomes、enhancing patient results、affected tissue areas、properly detecting idc。
【适用方向】
源站学科分类标注为 Medicine、Biological Sciences not elsewhere classified、Plant Biology。
【获取与许可】
源站页面：https://plos.figshare.com/articles/dataset/IDC_Breast_Cancer_Dataset_Descriptions_/30046868
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Ghrabat, Mudhafar Jalil Jassim; Ghaib, Arkan A.; Al-Hossenat, Auhood; Abduljabbar, Zaid Ameen; Nyangaresi, Vincent Omollo; Ma, Junchao; et al. (2025). IDC Breast Cancer Dataset Descriptions.. PLOS ONE. Dataset
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（Figshare）
源站：https://figshare.com/articles/dataset/IDC_Breast_Cancer_Dataset_Descriptions_/30046868
按页面 Download 按钮获取。
数据说明
该数据集是一个专注于乳腺癌病理图像分析的公开医学影像数据集，主要用于浸润性导管癌（IDC）的检测研究。数据集包含来自162名IDC患者的病理切片图像，其中训练集包含113张图像，测试集包含49张图像。数据来源为组织病理学切片，通过数字扫描转化为高分辨率全切片图像。该数据集支持深度学习模型在乳腺癌早期诊断中的应用，特别是在核异型性评估和IDC影响区域识别方面，为计算机辅助检测和诊断（CAD）系统的开发提供关键数据支持，有助于提升乳腺癌的准确分级、预后预测和治疗方案制定。
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。
