乳腺癌（Breastcancer）数据集分享.docx

乳腺癌数据集，尤其是"Breastcancer"数据集，是医学领域，特别是生物医学成像和机器学习研究中常用的一个资源。这个数据集，也称为BreakHis，专注于乳腺肿瘤的显微镜活检图像，提供了区分良性与恶性病变的重要信息。 BreakHis数据库包含了来自临床研究的大量图像，这些图像在2014年间通过显微活检技术采集。在这个时间段内，所有具有乳腺癌临床症状的患者都被邀请参加巴西P&D实验室的研究。该研究得到了机构审查委员会的批准，并且所有参与者都签署了书面的知情同意书，确保了数据的伦理合规性。数据集中的所有个人信息已被匿名处理，以保护患者的隐私。 数据集中的图像源于乳腺组织的苏木精和伊红（HE）染色切片，这是一种常见的病理学染色方法，用于区分细胞核和细胞质。样本通过外科开放式活检（SOB）获取，这种方法允许对组织进行详细的病理学分析。采集的样本经过一系列标准化的石蜡制片工艺处理，包括固定、脱水、透明、浸蜡、切片和染色等步骤，以保持组织的原始结构和分子组成，便于在显微镜下观察。 数字化图像的获取使用了奥林巴斯BX-50显微镜，结合3.3倍放大倍率的中继透镜和三星SCC-131AN数码彩色相机。图像在RGB三通道真彩色空间中以24位色深获取，这意味着每个通道有8位精度。图像的放大系数分别为40X、100X、200X和400X，对应物镜4X、10X、20X和40X，提供了不同级别的细节观察。 由于数据集规模较大且涉及版权问题，直接二次分享并不被允许。因此，有兴趣的研究者需要通过官方网站或其他正规途径申请访问。对于学术界用户，如学生，使用edu邮箱申请可能更快得到回复，通常在申请后的当天就能收到回复。 这个数据集对于乳腺癌的研究至关重要，它可以帮助科学家和研究人员开发和测试新的计算机辅助诊断系统，提高病理学家识别肿瘤性质的效率和准确性，从而提升乳腺癌的早期诊断和治疗效果。同时，对于机器学习和深度学习领域的专家来说，这是一个理想的训练和验证模型的平台，可以用于研究图像分类、特征提取和模式识别等技术。