肺部CT影像特征与预测数据集LungCTImageFeaturesandPredictionDataset-hfutybx
数据来源：互联网公开数据
标签：肺部CT, 医学影像, 临床预测, 生物医学, 影像组学, 机器学习, 肺部疾病, 深度学习
数据概述：
该数据集包含从肺部CT扫描影像中提取的特征数据，旨在用于肺部疾病的诊断和预测。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，但结合“Weeks”字段推测可能与患者随访时间相关，可视为一段时间内的静态数据。
地理范围：数据来源未明确标注，但可推测为医疗机构的临床数据。
数据维度：数据集包含两类CSV文件，CT_feature_v1.csv和CT_21feature.csv，前者包含11个特征，包括Patient（患者ID）、Weeks（随访周数）、FVC（用力肺活量）、Percent、Age（年龄）、Sex（性别）、SmokingStatus（吸烟状态）、Volume（体积）、Mean（均值）、Skew（偏度）、Kurthosis（峰度）；后者包含22个特征，主要为CT影像的影像组学特征，包括Volume（体积）、Mean（均值）、Median（中位数）、Skew（偏度）、Kurthosis（峰度）、HAA、midMean、midMedian、midSkew、midKurthosis、midHAA以及pro_0到pro_900等一系列影像特征。此外，还包含两个.pth文件，很可能为深度学习模型权重文件。
数据格式：数据以CSV格式存储，方便数据分析和处理。
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、肺部疾病诊断与预测、影像组学研究等领域的学术研究，例如基于CT影像特征的疾病严重程度预测、患者生存期预测等。
行业应用：可以为医疗影像诊断、辅助诊断系统开发提供数据支持，尤其是在肺部疾病早期检测、风险评估等方面。
决策支持：支持临床医生进行疾病诊断和治疗方案的制定，提高诊断的准确性和效率。
教育和培训：作为医学影像学、生物医学工程、人工智能等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解CT影像特征分析和临床应用。
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系，构建预测模型，实现对肺部疾病的早期诊断和风险评估，从而提升临床决策的准确性和效率。
