乳腺癌图像数据集
该数据集是一个包含1,578张医学图像的数据集，图像模态为乳腺癌病理图像，每张图像标注有良性、恶性或正常标签，主要用于乳腺癌的良恶性分类研究，支持计算机视觉和医学图像分析领域的模型训练与评估，适用于深度学习辅助诊断和乳腺癌早期检测的应用场景。
更新时间2024-05-26
原始链接
https://hf-mirror.com/datasets/amanvip2/breast_cancer_images
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资源简介
该数据集是一个公开的乳腺癌图像数据集，专门用于乳腺癌的良恶性分类研究。数据集包含1,578张医学图像样本，分为训练集（1,262张）和测试集（316张）。每张图像都标注了对应的病理分类标签，包括良性（benign）、恶性（malignant）和正常（normal）三类。数据来源于医学影像采集，适用于计算机视觉、医学图像分析、深度学习辅助诊断等领域的研究，特别是乳腺癌的早期检测和分类任务。
提供机构：amanvip2
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