肺部CT扫描病灶标注数据集LungCTScanLesionAnnotationDataset-joyou159
数据来源：互联网公开数据
标签：医学影像, CT扫描, 病灶检测, 图像分割, 肺结节, 标注数据, 机器学习, 肿瘤诊断
数据概述：
该数据集包含来自医学影像研究的肺部CT扫描数据，并附带了病灶的详细标注信息，旨在用于医学影像分析和肿瘤诊断研究。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态医学影像数据集。
地理范围：数据来源未具体说明，推测为医疗机构的CT扫描数据。
数据维度：包括CT扫描序列的唯一标识符（seriesuid），病灶中心坐标（coordX, coordY, coordZ），病灶直径（diameter_mm），病灶恶性程度（mal_bool），病灶细节描述（mal_details），以及病灶在三维空间中的边界框坐标（bboxLowX, bboxLowY, bboxLowZ, bboxHighX, bboxHighY, bboxHighZ）。
数据格式：CSV格式，文件名为annotations_for_segmentation.csv，方便进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于医学影像研究，已进行匿名化处理，并提供了病灶的详细标注信息。
该数据集适合用于医学影像分析、病灶检测、图像分割等研究，以及相关机器学习模型的训练和评估。
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）等领域的研究，如肺结节检测、肿瘤分割等。
行业应用：可为医疗影像设备制造商、人工智能医疗公司提供数据支持，用于开发和优化肺部疾病的诊断和治疗方案。
决策支持：支持医生进行肺部疾病的诊断和治疗决策，提高诊断准确性和效率。
教育和培训：作为医学影像、人工智能等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解医学影像分析技术。
此数据集特别适合用于开发和评估肺部病灶检测算法，探索CT扫描数据与病灶特征之间的关系，从而实现对肺部疾病的早期诊断和精准治疗。
