二维超声心动图GLCM纹理特征数据集A4C心室舒张末期数据集-ompac1
数据来源：互联网公开数据
标签：医学影像，超声心动图，纹理分析，GLCM，心血管疾病，图像处理，机器学习，医学诊断
数据概述： 该数据集包含来自心尖四腔心切面（A4C）二维超声心动图的灰度共生矩阵（GLCM）纹理特征数据，记录了心室舒张末期的图像特征信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为近年临床检查数据。
地理范围：数据覆盖多个医疗机构和地区的临床患者群体。
数据维度：数据集包括心室舒张末期的超声图像及其对应的GLCM纹理特征，如能量，熵，对比度等指标。
数据格式：数据提供为CSV或图像格式，便于进一步分析和处理。
来源信息：数据来源于临床超声心动图检查记录，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于心血管疾病的辅助诊断，医学影像分析和机器学习模型训练等领域的应用，特别是在量化心肌纹理特征，识别异常变化等方面具有重要价值。
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：适用于心脏功能评估，心肌病变检测等医学研究，如舒张功能异常的早期识别，心肌纤维化定量分析等。
行业应用：可以为心血管科临床提供数据支持，特别是在超声心动图自动化诊断，疾病筛查方面。
决策支持：支持心脏疾病的风险评估和治疗方案优化，帮助医生制定更精准的诊疗决策。
教育和培训：作为医学影像学，心血管病学科的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解超声纹理分析技术。
此数据集特别适合用于探索心肌纹理特征与心血管疾病的关联性，帮助用户实现自动化诊断辅助，疾病分型识别等目标，为临床决策提供数据支持。
