乳腺癌影像诊断辅助数据集

数据集获取

源站：https://haidatas.com/dataset/ruxianaiyingxiangzhenduanfuzhushujuji_9c1f381d

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 部分平台提供 SDK，例如：
   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
   • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
   • 天池: 登录后页面提供直链下载
     以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

该数据集是一个用于乳腺癌影像诊断辅助的公开数据集，包含患者的临床信息、影像学特征和病理诊断结果。数据来源于互联网公开的医疗临床数据，具体包括检查机构ID、患者ID、影像ID、乳房侧别、拍摄视角、年龄、癌症诊断标签、活检信息、浸润性状态、BIRADS评分、植入物情况、乳腺密度、设备ID、困难阴性病例标识、预测ID以及交叉验证折数等维度。数据集以CSV格式（train_df_4folds.csv）和.pth格式文件提供，适用于乳腺癌病灶检测、良恶性肿瘤鉴别、影像组学特征分析等医学影像分析与计算机辅助诊断（CAD）研究，也可用于开发乳腺癌诊断辅助系统、支持临床决策以及医学教育。

数据加载示例（图像类）

from PIL import Image
import glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)

# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path)  # 要求 子目录=类别

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。