低剂量CT影像配对数据集Low-doseCTImagePairingDataset-tanishmittal0658
数据来源：互联网公开数据
标签：医学影像, CT扫描, 低剂量, 影像配准, 图像增强, 深度学习, 医疗诊断, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自医学影像的数据，记录了低剂量CT扫描影像与其对应的高剂量CT扫描影像的配对信息，旨在用于图像重建、增强以及相关医学研究。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，但从文件名推测可能来源于2018年。
地理范围：数据集未明确指出地理范围，推测可能来自医疗机构的临床扫描数据。
数据维度：数据集包括“Low”（低剂量CT影像路径）、“High”（高剂量CT影像路径）和“Patient”（患者ID）三个关键字段，用于影像配对和研究。
数据格式：CSV格式，包含fileTest_fin.csv, fileTrainFinWord.csv, fileVal_fin.csv三个文件，分别对应测试集、训练集和验证集，方便进行模型训练和评估。
来源信息：数据来源于公开数据集，具体来源信息未明确，但包含影像路径，可用于进一步的数据追溯。该数据集经过整理，提供了低剂量与高剂量CT影像的配对信息。
该数据集适合用于医学影像处理、图像重建、低剂量CT图像增强等相关研究。
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：适用于医学影像处理、计算机辅助诊断（CAD）等领域的学术研究，例如低剂量CT图像去噪、图像重建、剂量减少优化等。
行业应用：可以为医疗影像设备制造商提供数据支持，用于开发和优化低剂量CT扫描技术，提高图像质量，降低患者辐射剂量。
决策支持：支持放射科医生在临床诊断中，利用深度学习模型辅助分析低剂量CT影像，提高诊断准确性和效率。
教育和培训：作为医学影像处理、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CT影像分析技术。
此数据集特别适合用于探索低剂量CT影像的重建和增强方法，帮助用户实现提高图像质量、降低辐射剂量的目标。
