肺部CT影像疾病诊断数据集LungCTImagingDiseaseDiagnosis-itsuki9180
数据来源：互联网公开数据
标签：医学影像, 肺部疾病, CT扫描, 深度学习, 疾病诊断, 数据分析, 影像组学, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自医学影像研究的数据，记录了肺部CT扫描影像的诊断信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为静态影像数据集。
地理范围：数据来源未明确，可能来源于医疗机构或医学研究机构。
数据维度：
StudyInstanceUID：CT扫描的唯一标识符；
patient_overall：患者总体疾病状态（0或1，具体含义需参考原始数据来源）；
C1-C7：代表不同的诊断结果或病灶特征（0或1，具体含义需参考原始数据来源）；
fold：数据划分的折叠信息，用于交叉验证。
数据格式：数据集包含CSV格式的det_folds.csv文件和TFRecord格式的影像数据文件train08-10565.tfrec，便于数据分析和深度学习模型训练。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行初步处理，包括结构化标注和数据划分。
该数据集适合用于医学影像分析、疾病诊断、深度学习模型训练和评估。
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、疾病诊断、深度学习算法研究，如肺部疾病的自动检测、分类和预测。
行业应用：为医疗影像行业提供数据支持，尤其适用于医学影像辅助诊断系统（CAD）的开发和优化。
决策支持：支持医生在诊断过程中进行辅助决策，提高诊断效率和准确性。
教育和培训：作为医学影像学、人工智能、机器学习等相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解影像分析和疾病诊断。
此数据集特别适合用于探索CT影像特征与肺部疾病之间的关联，帮助用户构建和优化肺部疾病诊断模型，提高诊断效率和准确性。
