炎性乳腺癌

包含21例炎症性乳腺癌活检组织的靶向二代测序数据，分析基因组改变与临床关联，以改善诊断和治疗。

包含37例局部晚期/炎性乳腺癌患者的DCE-MRI影像和基因表达数据，用于探索影像与基因组关联及化疗反应预测。

该数据集是一个包含BI-RADS 1、3、4、5类别标注的乳腺X线摄影影像数据集，数据模态为医学X射线图像，主要用于乳腺癌的计算机辅助诊断、影像分类模型训练以及医学影像分析研究，为基于人工智能的乳腺癌早期检测与分级提供关键数据支持。

该数据集包含780张乳腺超声图像，数据模态为医学影像，涵盖正常、良性和恶性三类标注，来源于600名25-75岁女性患者的临床检查；其主要用途是支持机器学习在乳腺癌早期检测、分类及图像分割方面的研究，为开发辅助诊断工具提供高质量的医学图像数据基础。

该数据集为乌干达女性乳腺癌筛查障碍与检测行为关联研究的调查数据，主要包含401名受访女性的问卷信息，数据模态为结构化调查表格，涵盖人口统计学、认知水平、经济障碍及筛查行为等多个维度，主要用于分析影响乳腺癌早期筛查的患者相关因素，为撒哈拉以南非洲地区制定针对性的乳腺癌早期诊断和公共卫生干预策略提供科学依据。

BreakHis是一个用于乳腺癌诊断研究的组织病理学图像数据集，包含从82名患者采集的9,109张在不同放大倍数（40X、100X、200X、400X）下获取的乳腺肿瘤显微图像，图像模态为RGB彩色病理切片图像，数据包含2,480个良性样本和5,429个恶性样本。该数据集主要用于开发基于深度学习的乳腺癌自动分类模型、医学图像分析算法评估以及计算机辅助诊断系统的训练与验证。

该数据集包含4872对结构级对齐的H&E与IHC染色病理图像对，属于医学图像模态，主要用于研究从H&E到IHC染色图像的深度学习转换算法，以生成高质量的免疫组化图像，辅助乳腺癌的病理诊断与治疗规划。

该数据集包含从乳房肿块细针抽吸（FNA）数字化图像中提取的细胞核形态特征数据，属于医学图像衍生的数值型表格数据，主要用于机器学习模型训练以预测乳腺癌的良恶性，支持乳腺癌早期诊断和辅助决策系统的研究与应用。

包含41例IBC和55例非IBC样本的基因表达谱，用于诊断、预后和预测标志物探索。由ArrayExpress提供，来自OmicsDI，数据格式为表格，包含96条数据记录，适用于分类任务，专注于肿瘤领域的炎性乳腺癌研究。

包含A3250、SUM149和MDA-MB-231细胞的RNA-seq数据，用于比较IBC细胞转录组特征。由NCBI GEO提供，来自Gene Expression Omnibus，数据格式为表格，适用于分类任务，专注于肿瘤领域的炎性乳腺癌研究。

包含SUM149炎性乳腺癌细胞在单层培养和Matrigel培养条件下的表达数据。由NCBI GEO提供，来自Gene Expression Omnibus，数据格式为表格，适用于分类任务。

包含FC-IBC02、SUM149、SUM190、MDA-IBC3等IBC及非IBC细胞系表达谱数据。由NCBI GEO提供，来自Gene Expression Omnibus，数据格式为表格，包含12条数据记录，适用于分类任务，专注于肿瘤领域的炎性乳腺癌研究。