肺部CT影像病灶检测数据集LungCTImageLesionDetection-coreacasa
数据来源：互联网公开数据
标签：医学影像, 计算机视觉, 目标检测, 肺部疾病, CT扫描, 病灶识别, 深度学习, 数据增强
数据概述：
该数据集包含来自医学CT扫描的图像数据，记录了肺部CT影像中病灶的位置信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态影像数据集。
地理范围：数据来源未明确，但可用于泛化肺部病灶检测模型。
数据维度：数据集包含图像文件名（filename）、图像尺寸（width, height）、研究编号（study）、病例描述（case）、病灶类别（class）、病灶边界框坐标（xmin, ymin, xmax, ymax）、病灶类别文本描述（class_text）以及数据划分折叠（fold）等信息。
数据格式：主要数据格式为TFRecord和CSV，TFRecord文件包含图像数据，CSV文件（dataset.csv）提供标注信息，方便进行目标检测任务。
该数据集适用于肺部CT影像的病灶检测和分割，可用于训练和评估深度学习模型。
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、计算机视觉和人工智能交叉领域的学术研究，如肺部疾病的自动检测、病灶分割算法的开发与评估。
行业应用：为医疗影像分析公司和医院提供数据支持，尤其适用于开发辅助诊断系统，提高医生诊断效率和准确性。
决策支持：支持放射科医生进行疾病诊断，辅助制定治疗方案，并可用于评估治疗效果。
教育和培训：作为医学影像分析、计算机视觉课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解目标检测、图像分割等技术在医学领域的应用。
此数据集特别适合用于探索肺部CT影像中病灶的特征，训练目标检测模型，实现病灶的自动识别与定位，从而辅助临床诊断。
