肺部CT影像结节检测数据集LungCTImageNoduleDetectionDataset-venkatacharan23
数据来源：互联网公开数据
标签：肺结节, CT影像, 医学影像, 深度学习, 目标检测, 数据标注, LIDC-IDRI, 影像组学
数据概述：
该数据集包含来自LIDC-IDRI（肺部影像数据库联盟影像数据库）的肺部CT影像数据，记录了肺部结节的标注信息和检测结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，通常指收集或标注时的状态，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源于LIDC-IDRI数据库，涵盖全球范围内的患者CT影像。
数据维度：数据集包含CT影像序列的元数据、结节的坐标、大小、以及检测模型的预测结果。关键数据项包括seriesuid、坐标（coordX, coordY, coordZ）、直径（diameter_mm）或概率（probability）等。
数据格式：数据集主要以CSV格式存储，包括标注信息、模型预测结果等。此外，还包含一些辅助文件，如Python脚本（.py）、模型权重文件（.ckpt）和图像文件（.png）。
来源信息：数据来源于LIDC-IDRI数据库，该数据库包含了由放射科医生标注的肺部CT影像数据，并结合了自动检测算法的预测结果。数据集经过预处理，包括标注信息的整理和模型结果的生成。
该数据集适合用于肺部结节检测、医学影像分析和深度学习模型的训练与评估。
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）等领域的学术研究，如肺结节检测算法的改进、影像组学特征提取、诊断辅助系统的开发等。
行业应用：为医疗影像行业提供数据支持，尤其适用于肺癌早期筛查、诊断辅助、以及影像分析软件的开发和评估。
决策支持：支持医生进行肺部疾病的诊断，提高诊断的准确性和效率。
教育和培训：作为医学影像分析、深度学习课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解医学影像分析流程和技术。
此数据集特别适合用于开发和评估肺结节检测算法，探索影像特征与诊断结果之间的关系，并提升肺癌早期诊断的准确性。
