Data Set Information:

乳房X光摄影是目前最有效的乳腺癌筛查方法。然而，乳房X光片解释导致的乳腺活检的低阳性预测值导致约70%的不必要活检结果为良性。为了减少大量不必要的乳腺活组织检查，在过去几年中提出了几种计算机辅助诊断（CAD）系统。这些系统帮助医生决定对乳房X光检查中发现的可疑病变进行乳腺活组织检查或进行短期随访检查。

该数据集可用于根据BI-RADS属性和患者年龄预测乳房X线肿块病变的严重程度（良性或恶性）。它包含一个BI-RADS评估、患者年龄和三个BI-RADS属性以及516个良性和445个恶性肿块的基本事实（严重程度字段），这些肿块已在2003年至2006年期间在Erlangen Nuremberg大学放射学研究所收集的全场数字乳房X光片上确定。每个病例都有一个相关的BI-RADS评估，范围从1（绝对良性）到5（高度提示恶性），由医生在双重审查过程中分配。假设所有具有BI-RADS评估的情况都大于或等于给定值（从1到5不等）为恶性，而其他病例为良性，可以计算敏感性和相关特异性。与放射科医生相比，这些可以指示CAD系统的性能。Class Distribution: benign: 516; malignant: 445

Attribute Information:

共6个属性（1个目标域，1个非预测属性，4个预测属性）
1.BI-RADS评估：1到5（顺序，非预测！）
2.年龄：以年为单位的患者年龄（整数）
3.形状：肿块形状：圆形=1椭圆形=2小叶=3不规则=4（标称）
4.边缘：质量边缘：外切=1个微分叶=2个模糊=3个不清晰=4个毛刺=5（标称）
5.密度：质量密度高=1 iso=2低=3含脂肪=4（依次）
6.严重性：良性=0或恶性=1（二项，目标域！）

Missing Attribute Values:
   - BI-RADS assessment:    2
   - Age:                   5
   - Shape:                31
   - Margin:               48
   - Density:              76
   - Severity:              0

Relevant Papers:

M. Elter, R. Schulz-Wendtland and T. Wittenberg (2007)
The prediction of breast cancer biopsy outcomes using two CAD approaches that both emphasize an intelligible decision process.
Medical Physics 34(11), pp. 4164-4172

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M. Elter, R. Schulz-Wendtland and T. Wittenberg (2007)
The prediction of breast cancer biopsy outcomes using two CAD approaches that both emphasize an intelligible decision process.
Medical Physics 34(11), pp. 4164-4172

Matthias Elter
Fraunhofer Institute for Integrated Circuits (IIS)
Image Processing and Medical Engineering Department (BMT)
Am Wolfsmantel 33
91058 Erlangen, Germany
matthias.elter '@' iis.fraunhofer.de
(49) 9131-7767327

Prof. Dr. Rüdiger Schulz-Wendtland
Institute of Radiology, Gynaecological Radiology, University Erlangen-Nuremberg
Universit?tsstra?e 21-23
91054 Erlangen, Germany