恶性肿瘤其实就是癌症的一种，它是由一些不正常的细胞组成的，这些细胞会不停地生长和繁殖，而且它们还会侵犯周围的正常组织，甚至通过血液和淋巴系统跑到身体其他部位去。
恶性肿瘤有以下几个特点：
1、无限制生长：它们会不停地分裂，变得越来越大。
2、侵袭性：它们会侵入周围的正常组织。
3、转移性：它们能通过血液和淋巴系统跑到身体其他部位，形成新的肿瘤。
4、异质性：肿瘤里面的细胞可能在基因和表现上各不相同。
5、血管生成：恶性肿瘤能刺激新血管的生长，来支持自己的生长。
6、免疫逃逸：它们能躲避免疫系统的监视和攻击。
恶性肿瘤根据它们起源的细胞类型，可以分为两大类：
1、上皮细胞肿瘤：这类肿瘤起源于覆盖身体表面和内部器官的上皮细胞。它们通常被称为“癌”，比如肺癌、乳腺癌、结肠癌、肝癌和胃癌等。
2、非上皮细胞肿瘤：这类肿瘤起源于不是上皮细胞的细胞，比如肌肉细胞、神经细胞或者血液细胞。这些肿瘤包括肉瘤（肌肉或结缔组织）、淋巴瘤（淋巴系统）、白血病（血液系统）和胶质瘤（脑组织）。
根据最新的数据和统计，以下是六种主要的恶性肿瘤：
1、肺癌：在全球范围内，肺癌是发病率和死亡率最高的恶性肿瘤。它不仅在男性中占据恶性肿瘤发病和死亡的首位，而且在女性中也位居前列。
2、乳腺癌：乳腺癌是女性中最常见的恶性肿瘤，在全球女性恶性肿瘤发病和死亡中占据重要位置。
3、结直肠癌（包括结肠癌和直肠癌）：结直肠癌在全球范围内的发病率和死亡率都很高，是男性和女性中常见的恶性肿瘤之一。
4、前列腺癌：前列腺癌是男性中常见的恶性肿瘤之一，尤其在发达地区，其发病率较高。
5、胃癌：胃癌在全球范围内也是常见的恶性肿瘤之一，其发病率和死亡率在全球范围内都相当高。
6、肝癌：肝癌在全球范围内的发病率和死亡率都很高，尤其在亚洲一些地区，由于乙型肝炎病毒的高流行率，肝癌的发病率尤其高。
这些恶性肿瘤的发病和死亡情况在全球范围内有所不同，但它们都是导致全球癌症负担的主要因素。早期发现和治疗对于提高生存率至关重要。
乳腺癌相关数据集：
数据集：Breast Cancer Dataset|乳腺癌数据集|数据科学数据集
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创建时间：2024-09-18
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数据集介绍：该项目专注于清理和转换一个乳腺癌数据集，该数据集最初由卢布尔雅那大学医学中心肿瘤研究所获得。目标是通过应用各种数据转换技术（如分类、编码和二值化）来创建一个可以由数据科学团队用于未来分析的精炼数据集。
数据集：Breast-Caner-Detection Dataset|乳腺癌检测数据集|医学影像分析
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创建时间：2024-09-15
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数据集介绍：该数据集包含约5000张用于训练和验证的标记乳房X光图像，以及约1800张未标记的测试图像。所有图像均为(224,224,3)格式，标签从Density1到Density4，表示乳房密度的增加，并分为良性或恶性。
数据集：Wisconsin Breast Cancer dataset|乳腺癌诊断数据集|神经网络
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创建时间：2024-07-15
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数据集介绍：该数据集包含569个观测值，每个观测值有30个特征，用于训练和评估乳腺癌诊断的神经网络模型。
数据集：minhanhto09/NuCLS_dataset|乳腺癌数据集|计算机视觉数据集
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更新时间：2024-07-13
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数据介绍：NuCLS数据集是一个包含超过220,000个标注核的全面数据集，这些核来自乳腺癌图像，源自TCGA。数据集由病理学家、病理学居民和医学学生通过数字幻灯片存档进行标注，主要用于核检测、分类和分割算法的开发和验证，以及进行评价者间分析研究。数据集包含约59,500个标注核，每个数据条目包含高分辨率RGB图像、掩码图像、可视化图像和核标注坐标。
数据集：RSNA-BSD1K|乳腺癌检测数据集|医学影像分析数据集
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创建时间：2024-07-06
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数据集介绍：RSNA-BSD1K是从RSNA乳腺癌筛查数据集中精选的1,000张乳腺X光片子集，包含200个恶性病例，由两位专家放射科医生进行边界框级别的标注，旨在支持乳腺癌检测研究。
数据集：Breast Cancer Diagnostic dataset|乳腺癌诊断数据集|机器学习
- 创建时间：2024-07-02
- 链接地址：Breast Cancer Diagnostic dataset|乳腺癌诊断数据集|机器学习数据集
- 数据集介绍：该数据集来自UCI机器学习库，包含从乳腺肿块的细针抽吸（FNA）数字化图像计算的特征。这些特征描述了图像中细胞核的特性，包括半径、纹理、周长、面积等。数据集用于诊断乳腺癌，包含357个良性病例和212个恶性病例。
数据集：LuminaAI/RCL-Breast-Cancer-Biopsy-7500|乳腺癌数据集|图像分类
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更新时间：2024-06-24
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数据集介绍：该数据集包含乳腺癌组织病理学图像，分为良性和恶性两类。每个样本存储在单独的图像文件中，并按类别组织。数据集结构清晰，便于使用Lumina AI的随机对比学习（RCL）算法。此外，数据集的原始来源和使用许可也得到了明确说明。
数据集：MIAS Dataset|医学影像数据集|乳腺癌筛查
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创建时间：2024-06-26
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数据集介绍：该数据集包含用于训练和评估的标记乳腺X线图像。
数据集：MAMA-MIA|乳腺癌数据集|深度学习数据集
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创建时间：2024-06-20
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数据集介绍：MAMA-MIA数据集是由巴塞罗那人工智能医学实验室（BCN-AIM）创建的大型多中心乳腺癌DCE-MRI基准数据集，包含1506个案例，每个案例都有专家对主要肿瘤和非肿块增强区域的分割。数据集内容丰富，包括49个协调的临床和人口统计变量，以及使用知名nnUNet架构训练的预训练权重。创建过程中，首先使用深度学习模型自动分割案例，然后由16名平均有9年经验的专家进行修正，确保分割质量。该数据集主要用于加速深度学习模型的发展和基准测试，推动乳腺癌诊断和治疗规划的创新。
数据集：BC-MRI-SEG|乳腺癌数据集|医学影像数据集
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创建时间：2024-04-22
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数据集介绍：BC-MRI-SEG是一个专注于乳腺癌MRI肿瘤分割的基准数据集，由中佛罗里达大学计算机视觉研究中心创建。该数据集整合了四个公开的MRI数据集，包括RIDER、ISPY1、BreastDM和DUKE，总计包含1320名患者的数据。这些数据集在MRI扫描仪的使用、配置及数据处理方法上各有不同，提供了多样化的数据来源。数据集的创建旨在解决医学影像领域中标记数据缺乏的问题，并推动开发适用于临床环境的稳健且适应性强的模型。BC-MRI-SEG的应用领域主要集中在乳腺癌的诊断和治疗评估，通过深度学习方法提高肿瘤分割的准确性和效率。
数据集：as-cle-bert/breastcanc-ultrasound-class|乳腺癌数据集|医学影像
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更新时间：2024-03-29
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数据集介绍：该数据集名为breastcanc-ultrasound-class，包含647张乳腺癌超声图像，用于研究和诊断乳腺癌。其中437张图像代表良性乳腺癌，210张代表恶性乳腺癌。数据集强调了乳腺癌在全球健康中的重要性，并支持精准医学和诊断工具的发展。
数据集：Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic) Dataset|乳腺癌诊断数据集
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创建时间：2024-01-02
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链接地址:Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic) Dataset|乳腺癌诊断数据集|机器学习数据集
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数据集介绍：该项目使用机器学习技术预测乳腺癌诊断，数据集包含从乳腺肿块细针抽吸（FNA）的数字图像中计算出的各种特征。目标变量‘诊断’指示肿瘤是恶性（M）还是良性（B）。
数据集：CBIS-DDSM|乳腺癌诊断数据集|医学AI数据集
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创建时间：2023-12-30
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数据集介绍：CBIS-DDSM数据集用于乳腺癌诊断，是一个专门用于AI研究的数据集。
数据集：Breast Cancer Immunohistochemical (BCI) 1|乳腺癌研究数据集|图像处理
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创建时间：2023-05-05
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链接地址：Breast Cancer Immunohistochemical (BCI) 1|乳腺癌研究数据集|图像处理数据集
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数据集介绍：BCI数据集是由北京朝阳医院和首都医科大学合作创建的，专注于乳腺癌免疫组化图像生成。该数据集包含4872对已结构级对齐的H&E和IHC染色图像，用于研究从H&E到IHC染色图像的转换算法。数据集的构建过程包括切片准备、扫描、投影变换、elastix注册、图像精化和补丁选择。BCI数据集的应用领域主要集中在通过深度学习技术生成高质量的IHC染色图像，以辅助乳腺癌的诊断和治疗计划制定。
数据集：jarrydmartinx/metabric2|乳腺癌数据集|基因表达数据集
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更新时间：2023-04-22
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数据集介绍：该数据集包含多个与乳腺癌患者相关的特征，如患者ID、诊断年龄、手术类型、癌症类型等。数据类型包括整数、浮点数和字符串。该数据集用于训练，包含1904个样本，总大小为8074440字节。
数据集：QIN-Breast|医学影像数据集|乳腺癌研究数据集
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创建时间：2023-04-20
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数据集介绍：由纵向PET/CT效应和定向MR图像组成的QIN-乳腺数据集用于研究乳腺癌辅助治疗的新方法，其中包含68例患者的100,835张图像。数据集涵盖三个时间段的图像: 治疗开始前的T1; 治疗一个周期后的T2; 以及第二个治疗周期或所有治疗完成后的T3。 该数据集的价值在于临床影像学数据，可用于开发和评估定量影像学方法，以早期评估乳腺癌治疗。数据由范德比尔特大学的Thomas E. Yankeelov博士，PI提供，设备为GE Discovery STE扫描仪。扫描CT的采集数据如下: 对于称重70千克的患者，管电流为80mAs，管电压为120kVp，间距为1.675/1，FDG给药活性为约370MBq。每隔2分钟1小时后，以3D模式收集每张床的发射数据，最初仅用于乳房俯卧位，随后用于从颅骨到股骨中部的仰卧位数据。 该数据集由癌症影像档案TCIA 2016年发布，相关论文 “来自QIN-Breast.the Cancer Imaging Archive”。
数据集：breakHis v1|乳腺癌数据集|图像分类数据集
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更新时间：2023-04-14
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数据集介绍：乳腺癌组织病理学图像分类的官方数据集
数据集：Cancer-Net BCa|乳腺癌研究数据集|机器学习数据集
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更新时间：2023-04-12
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数据集介绍：Cancer-Net BCa是由滑铁卢大学视觉与图像处理实验室创建的多机构开放源基准数据集，专注于乳腺癌临床决策支持。该数据集包含253名乳腺癌患者的合成相关扩散成像（CDIs）体积图像，涵盖了详细的注释元数据，如病变类型、遗传亚型等。数据集通过美国放射学院成像网络（ACRIN）6698/I-SPY2研究收集，采用特定的四b值成像协议。Cancer-Net BCa旨在通过机器学习加速癌症治疗领域的进步，特别是在乳腺癌的诊断、预后/分级和治疗规划方面。
数据集：乳房组织病理学图像|乳腺癌数据集|医学图像分析数据集
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更新时间：2023-02-15
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数据集介绍：原始数据集包含以 40 倍扫描的 162 个完整的乳腺癌 (BCa) 标本幻灯片图像
数据集：CBIS-DDSM|乳腺癌检测数据集|医学影像分析数据集
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创建时间：2022-12-18
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数据集介绍：该数据集用于训练乳腺癌分类器或分割模型，包含3103张乳腺X光片，其中465张有多个异常。数据集分为训练集和测试集，还包括3568张裁剪的乳腺X光片和对应的掩码。
数据集：The Digital Mammography DREAM Challenge|医疗影像数据集|乳腺癌检测
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创建时间：2022-10-17
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链接地址：The Digital Mammography DREAM Challenge|医疗影像数据集|乳腺癌检测数据集
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数据集介绍：数字乳房x线摄影梦想挑战将尝试提高数字乳房x线摄影的预测准确性，以早期发现乳腺癌。这项挑战的主要好处是建立新的定量工具-机器学习，深度学习或其他-可以帮助降低筛查乳房x线照相术的召回率，并可能影响将常规乳腺癌筛查的平衡转向更多的收益和更少的伤害。参与团队将被要求提交基于来自86000多个受试者的640,000多个去识别的数字乳房x线摄影图像的预测模型，以及相应的临床变量。
数据集：BreakHis 乳腺癌数据集|医学图像分类数据集|乳腺癌诊断数据集
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创建时间：2022-09-17
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数据集介绍：BreakHis 全称 Breast Cancer Histopathological Image Classification，该数据集包含来自 82 位患者的 7,909 幅乳腺组织病理图像。该数据集包含 2,480 个良性样本和 5,429 个恶性样本（700 X 460 像素，3 通道 RGB，每个通道 8 位深度，PNG 格式）。
数据集：Breast-Cancer-datasets-to-mine|乳腺癌研究数据集|数据挖掘数据集
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创建时间：2022-08-28
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数据集介绍：乳腺癌数据集集合，用于挖掘和探索，包含多种分子数据类型，如基因表达、DNA突变、CNA、DNA甲基化、蛋白质表达、组织病理学图像等。
数据集：乳腺癌未划分数据集|乳腺癌研究数据集|医疗数据分析数据集
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创建时间：2022-05-13
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数据集介绍：569段记录、33个属性特征
数据集：乳腺癌患者的乳腺肿瘤组织及腋窝淋巴结表观组测序研究
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创建时间：2022-01-12
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数据集介绍：中国医学科学院基础医学研究所利用乳腺癌患者的乳腺肿瘤组织及腋窝淋巴结进行表观组测序研究数据。文件大小：34.2G。其中包括： 1. 乳腺癌无转移患者乳腺肿瘤原发灶组织的表观组测序数据2例； 2. 乳腺癌有淋巴结转移患者的乳腺肿瘤原发灶组织的表观组测序数据2例； 3. 乳腺癌有淋巴结转移患者的转移淋巴结组织的表观组测序数据2例。
数据集：乳腺癌患者检查结果|乳腺癌研究数据集|精准医学数据集
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创建时间：2022-01-11
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数据集介绍：该数据采集来自乳腺癌随访微信小程序，共采集499例患者肿瘤分级、分期、血生化检测等指标，目的在于通过监测乳腺癌患者指标的高低对患者进行预后风险评估，通过指标的高低及时发现复发征兆并及时采取措施，同时可为复发风险提供参考
数据集：乳腺癌患者检查结果|乳腺癌研究数据集|精准医学数据集
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创建时间：2022-01-11
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链接地址：乳腺癌患者检查结果|精准医学数据集
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数据集介绍：该数据采集来自乳腺癌随访微信小程序，共采集499例患者肿瘤分级、分期、血生化检测等指标，目的在于通过监测乳腺癌患者指标的高低对患者进行预后风险评估，通过指标的高低及时发现复发征兆并及时采取措施，同时可为复发风险提供参考。
数据集：100例晚期乳腺癌患者临床信息|乳腺癌研究数据集|液体活检数据集
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创建时间：2021-12-21
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数据集介绍：本数据集为100例晚期乳腺癌患者临床信息，包括病理分型，治疗情况等，检测本数据集中的患者的循环肿瘤DNA (circulating tumour DNA, ctDNA) ，分析瘤内异质性和晚期乳腺癌突变频谱特征，为下一步研究提供方向。
数据集：乳腺癌转录组数据集|基因研究数据集|乳腺癌数据集
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创建时间：2021-12-10
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数据集介绍：本项目执行中收集86例乳腺癌患者肿瘤组织样本，制备总RNA后，以oligo-dT为引物，对其mRNA转录组进行反转录并构建二代测序文库，采用illumina双端测序平台（乳腺癌转录组），数据以fastQ格式存储，总量为149.27GB，协议方式未协议共享，预计于2023年12月公开。
数据集：乳腺癌数据|乳腺癌研究数据集|医疗数据分析数据集
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创建时间：2021-09-02
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数据集介绍：真正的乳腺癌样本数据集，用于医疗保健和癌症数据分析。
数据集：威斯康星乳腺癌数据分析及自动诊断|乳腺癌诊断数据集
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创建时间：2021-07-21
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数据集介绍：数据集bc_data.csv：来自威斯康星乳腺癌数据库（Wisconsin Breast Cancer Database），主要记录了569个病例的32个属性。
数据集：winconsin-dataset|乳腺癌数据集|机器学习数据集
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创建时间：2020-03-06
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数据集介绍：用于分析和建模不同机器学习算法的乳腺癌数据集，包含数据准备、数据可视化、管道构建、应用不同机器学习算法以及寻找最佳算法以适应生产环境等步骤。
数据集：Breast Cancer Semantic Segmentation (BCSS) dataset|乳腺癌数据集
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创建时间：2019-08-07
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链接地址：Breast Cancer Semantic Segmentation (BCSS) dataset|乳腺癌数据集|语义分割数据集
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数据集介绍：该数据集用于乳腺癌语义分割，包含必要的下载信息和指导，以获取与论文相关的数据集。数据集中的每个掩码是一个.png图像，像素值编码区域类别成员。
数据集：BreakHis dataset|乳腺癌分类数据集|医学影像数据集
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创建时间：2019-07-02
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数据集介绍：该数据集用于多类别乳腺癌分类。
数据集：Haberman’s Cancer Survival Dataset|乳腺癌数据集|生存分析
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创建时间：2019-03-22
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数据集介绍：Haberman生存数据集包含1958年至1970年间在芝加哥大学比林斯医院进行的一项研究中，接受乳腺癌手术患者的生存情况。数据集属性包括患者的手术年龄、手术年份、检测到的阳性辅助节点数量以及生存状态。
数据集：breast-cancer|乳腺癌研究数据集|医学数据分析数据集
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创建时间：2018-01-04
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数据集介绍：这是一个关于乳腺癌发生的数据集，数据来源于University Medical Centre, Institute of Oncology, Ljubljana, Yugoslavia。数据集包含286个实例，10个属性，存在缺失值。类别分布包括无复发事件和复发事件。
数据集：乳腺癌知识图谱|乳腺癌数据集|知识图谱数据集
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创建时间：2016-12-20
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数据集介绍：乳腺癌知识图谱集成了乳腺癌相关的知识/数据资源，包括乳腺癌临床试验数据，乳腺癌医学指南，乳腺癌电子病历，乳腺癌临床试验数据语义标注，乳腺癌医学文献等，数据规模超过两千两百万三元组。