肺部疾病CT影像诊断数据集LungDiseaseCTImageDiagnosisDataset-itsuki9180
数据来源：互联网公开数据
标签：医学影像, CT扫描, 肺部疾病, 疾病诊断, 深度学习, 图像分割, 多分类, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自医学影像研究的数据，记录了肺部疾病相关的CT扫描图像及其对应的诊断信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，一般可视为静态医学影像数据集。
地理范围：数据来源未明确，但可推测为医疗机构的临床病例，可能包含不同地区的患者数据。
数据维度：
StudyInstanceUID：CT扫描的唯一标识符；
patient_overall：患者总体状态（可能为疾病严重程度或诊断结果）；
C1-C7：七个类别，可能代表不同的肺部疾病或病灶类型；
fold：交叉验证的折数，用于模型训练和评估。
.npy文件：存储了CT扫描图像的特征数据，包括f、x、y三种类型的文件，可能分别代表不同的图像特征或通道。
数据格式：主要为.npy格式，存储图像特征数据，以及CSV格式，文件名为det_folds.csv，用于存储患者的诊断信息和交叉验证的划分。
该数据集适合用于肺部疾病的CT影像分析、诊断、疾病严重程度评估以及疾病类型的多分类研究。
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、深度学习在医疗领域的应用研究，如肺部疾病的自动诊断、病灶检测、疾病严重程度评估等。
行业应用：可以为医疗影像诊断系统提供数据支持，尤其是在辅助诊断、疾病风险评估、个性化治疗方案制定等方面。
决策支持：支持医生进行疾病诊断和治疗决策，提高诊断效率和准确性。
教育和培训：作为医学影像分析、深度学习相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解和应用医学影像分析技术。
此数据集特别适合用于探索基于CT影像的肺部疾病诊断模型，并可用于评估不同模型的性能，从而辅助临床决策，提高医疗水平。
