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乳腺组织数据集,可用于预测原始6类或4类的分类

乳腺组织数据集,可用于预测原始6类或4类的分类

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Life Classification

Data Set Information:阻抗测量在以下频率下进行:15.625、31.25、62.5、125、250、500和1000 KHz在以下频率下对新鲜切除的乳腺......

数据结构 ? 85K

    Data Structure ?

    * 以上分析是由系统提取分析形成的结果,具体实际数据为准。

    README.md

    Data Set Information:

    阻抗测量在以下频率下进行:15.625、31.25、62.5、125、250、500和1000 KHz
    在以下频率下对新鲜切除的乳腺组织进行阻抗测量:15.625,31.25,62.5,125,250,500,1000 KHz。绘制在(实-虚)平面上的这些测量值构成了阻抗谱,从中计算乳腺组织特征。
    该数据集可用于预测原始6类或4类的分类,方法是将鉴别不重要的纤维腺瘤、乳腺病和腺体类合并在一起(无论如何都无法准确鉴别)。


    Attribute Information:

    I0 Impedivity (ohm) at zero frequency
    PA500 phase angle at 500 KHz
    HFS high-frequency slope of phase angle
    DA impedance distance between spectral ends
    AREA area under spectrum
    A/DA area normalized by DA
    MAX IP maximum of the spectrum
    DR distance between I0 and real part of the maximum frequency point
    P length of the spectral curve
    Class   car(carcinoma), fad (fibro-adenoma), mas (mastopathy), gla (glandular), con (connective), adi (adipose). The


    Relevant Papers:

    Jossinet J (1996) Variability of impedivity in normal and pathological breast tissue. Med. & Biol. Eng. & Comput, 34: 346-350.
    Silva JE, Marques de Sá JP, Jossinet J (2000) Classification of Breast Tissue by Electrical Impedance Spectroscopy. Med & Bio Eng & Computing, 38:26-30.


    Citation Request:

    Please refer to the Machine Learning Repository's citation policy


    JP Marques de Sá, INEB-Instituto de Engenharia Biomédica, Porto, Portugal; e-mail: jpmdesa '@' gmail.com
    J Jossinet, inserm, Lyon, France

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    该数据集正在整理中,为您准备了其他渠道,请您使用

    注:部分数据正在处理中,未能直接提供下载,还请大家理解和支持。
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