医学影像多分类疾病诊断结果数据集_Medical_Image_Multi_class_Disease_Diagnosis_Results
数据来源：互联网公开数据
标签：医学影像, 疾病诊断, 多分类, 深度学习, 图像识别, 预后预测, 疾病特征, 模型评估
数据概述：
该数据集包含了使用不同深度学习模型对医学影像进行多分类疾病诊断的结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，通常代表模型在特定时间点的诊断结果。
地理范围：数据未限定特定地理区域，可能来源于不同医疗机构或公开数据集。
数据维度：数据集包含多个CSV文件，每个文件记录了针对不同模型、不同训练轮次的诊断结果，包括：
Unnamed: 0: 样本序号。
各疾病目标值（_tar后缀）：包括Atelectasis（肺不张）、Cardiomegaly（心脏肥大）、Consolidation（肺实变）、Edema（水肿）、Effusion（胸腔积液）、Emphysema（肺气肿）、Fibrosis（纤维化）、Hernia（疝）、Infiltration（浸润）、Mass（肿块）、Nodule（结节）、Pleural_Thickening（胸膜增厚）、Pneumonia（肺炎）、Pneumothorax（气胸）、none（无疾病）等15种疾病的真实标签值。
各疾病预测值（_pred后缀）：对应疾病的预测概率或分类结果，与真实标签值一一对应。
数据格式：CSV格式，每个文件记录了特定模型在不同训练轮次后的预测结果，文件命名方式通常包含模型名称、优化器、学习率策略以及训练轮次等信息。数据来源于深度学习模型对医学影像的分析结果。
该数据集适合用于评估不同深度学习模型在医学影像多分类任务中的性能，以及分析不同模型参数对诊断结果的影响。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于医学影像分析、深度学习模型评估、疾病诊断辅助等方面的学术研究，如比较不同模型在不同疾病上的诊断准确率、探索模型参数对诊断结果的影响等。
行业应用：可以为医疗影像分析行业提供数据支持，例如，用于开发和改进疾病诊断辅助系统、评估不同模型的临床应用价值等。
决策支持：支持医生对疾病的诊断和治疗方案的制定，通过对不同模型预测结果的分析，辅助医生做出更准确的判断。
教育和培训：作为医学影像分析、深度学习等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解模型评估方法、疾病诊断流程等。
此数据集特别适合用于探索不同深度学习模型在医学影像多分类任务中的表现，评估模型的优缺点，并为改进疾病诊断模型提供数据支持。
