男性乳腺癌

该数据集包含乳腺癌诊断相关的临床特征数据，如细胞形态学测量或病理指标等多模态医学数据，主要用于支持乳腺癌的早期诊断、疾病分类及预后预测研究，并为机器学习模型在医疗辅助诊断领域的开发提供训练和评估基础。

该数据集包含基于细胞核特征的临床测量数据，数据模态为结构化表格，涵盖细胞核大小、形状、纹理等量化指标，主要用于乳腺癌的肿瘤分类研究，支持机器学习模型在良恶性诊断和医学数据分析中的应用。

该数据集是一个包含10,000张良性与恶性乳腺癌组织图像的数据集，数据模态为医学影像，主要用于乳腺癌的自动识别与分类研究，支持医疗影像分析和计算机辅助诊断系统的开发。

该乳腺癌数据集包含与乳腺癌检测、诊断及生存率相关的临床表格数据，涉及患者的临床特征、诊断指标和治疗信息等多维度医学数据，主要用于乳腺癌早期检测算法开发、诊断模型构建、生存预测分析和医疗决策支持系统的研究与应用。

该数据集是一个乳腺癌病理组织学图像集合，主要包含经过数字化处理的临床病理切片图像，涵盖乳腺癌相关的不同组织学特征，适用于乳腺癌的自动分类、辅助诊断和病理分析等研究方向，是医学影像和人工智能在乳腺癌诊断领域的重要数据资源。

该数据集是一个经过清洗的乳腺癌数据集，包含临床表格数据，如肿瘤特征和诊断指标，主要用于乳腺癌的探索性数据分析、特征工程和机器学习模型初步研究，支持医学数据分析和临床辅助决策。

该数据集包含通过实验测量获取的雄性和雌性小鼠在三阴性4T1乳腺癌模型中的肿瘤体积演变数据，属于临床前动物实验数据模态，主要用于研究男性乳腺癌的发病机制、性别差异对肿瘤生长的影响以及相关治疗方法的评估。

该数据集是一个乳腺癌组织病理图像数据集，包含来自TCGA的医学影像数据以及超过20,000个由专业医疗人员标注的分割注释，数据模态为组织病理图像，主要用于开发高精度的机器学习模型，以支持乳腺癌的语义分割、计算机辅助诊断和病理学研究。

该数据集是一个包含 7,909 张乳腺癌组织病理学图像的数据集，数据模态为医学显微图像，涵盖了良性和恶性两大类以及八个具体亚型，主要用于乳腺癌的计算机辅助诊断、医学图像分类算法的研究与开发，以及深度学习模型在病理学分析中的性能验证。

该数据集是一个表格形式的医学数据集，包含从乳腺肿块细针穿刺数字化图像中提取的细胞核特征（如半径、纹理、周长等十个实值属性）以及对应的诊断结果（恶性或良性），主要用于乳腺癌诊断的机器学习分类任务，支持医学研究和早期筛查应用。

该乳腺癌细胞数据集包含1K到10K规模的医疗图像，数据模态为乳腺癌细胞显微图像，专门用于对象检测和图像分割任务，主要应用于乳腺癌的早期检测、细胞形态分析、病理诊断辅助以及医疗图像分析算法的开发与评估，为癌症研究和人工智能在医疗领域的应用提供重要数据基础。

该数据集包含男性乳腺癌（MBC）和女性乳腺癌（FBC）样本的单细胞RNA测序（scRNA-seq）和单细胞T细胞受体测序（scTCR-seq）数据，涉及超过11万个细胞的转录组信息，数据模态包括基因表达谱和T细胞受体序列。其主要用途是研究MBC与FBC在肿瘤微环境、T细胞浸润、免疫特征及代谢通路方面的差异，旨在揭示MBC的免疫逃逸机制和潜在治疗靶点，为开发针对男性乳腺癌的精准免疫疗法提供数据支持。