椎骨CT影像骨折预测训练数据集VertebralCTFracturePredictionTrainingDataset-helloggfss

数据来源：互联网公开数据

标签：医学影像, CT扫描, 椎骨, 骨折, 深度学习, 图像分割, 临床诊断, 预测模型

数据概述：该数据集包含来自医学影像研究的数据，记录了CT扫描影像及其对应的椎骨骨折预测结果。主要特征如下：时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为静态数据集。地理范围：数据来源未明确标注，但可推测为医疗影像数据集。数据维度：数据集的核心是针对CT扫描图像的预测结果，包括StudyInstanceUID（研究实例唯一标识符）、Slice（切片序号）、影像的几何信息（ImageHeight, ImageWidth, SliceThickness, ImagePositionPatient_x, ImagePositionPatient_y, ImagePositionPatient_z）、椎骨骨折的标签（C1-C7, patient_overall, C1_fracture-C7_fracture）、模型预测的概率值（C1_effnet_frac-C7_effnet_frac, C1_effnet_vert-C7_effnet_vert）以及数据划分的标识符(split)。数据格式：主要数据以CSV格式提供，文件名为train_predictions.csv，便于结构化数据分析。此外，还包括wandb相关文件，如wandb-summary.json和wandb-metadata.json，以及配置文件和模型文件(.tph)。来源信息：数据来源于医学影像研究，已进行标注和模型预测。该数据集适合用于椎骨骨折预测、医学影像分析和深度学习模型的训练与评估。

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、计算机辅助诊断（CAD）和深度学习在医疗领域的应用研究，如椎骨骨折自动检测、风险评估等。行业应用：可以为医疗影像设备制造商、医疗人工智能公司提供数据支持，用于开发和优化骨折诊断辅助系统。决策支持：支持临床医生进行骨折诊断，辅助制定治疗方案，提高诊断效率和准确性。教育和培训：作为医学影像学、放射学和人工智能相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员熟悉数据处理流程和模型构建。此数据集特别适合用于探索CT影像特征与椎骨骨折之间的关系，帮助用户构建和优化骨折预测模型，提升临床诊断水平。