肺部疾病图像识别数据集LungDiseaseImageRecognitionDataset-milembe
数据来源：互联网公开数据
标签：医学影像, 疾病诊断, 图像识别, 目标检测, 肺部疾病, 机器学习, 深度学习, 计算机视觉
数据概述：
该数据集包含用于肺部疾病图像识别的图像数据和相关标注信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集使用。
地理范围：数据来源未明确标注，但可用于全球范围内的肺部疾病诊断研究。
数据维度：数据集包括图像数据、训练集标注信息、测试集图像ID和提交样例。
Train.csv：包含Image_ID（图像唯一标识符）、class（疾病类别）、xmin、ymin、width、height（目标检测框坐标和尺寸）等字段。
Test.csv：包含Image_ID（图像唯一标识符）。
Sample_submission(1).csv：包含Image_ID、class、confidence、ymin、xmin、ymax、xmax（提交样例）。
数据格式：包含CSV文件和JPEG格式的图像文件，便于图像处理和目标检测任务。图像数据存储在Train_Images和Test_Images文件夹中。
来源信息：数据集来源于医学影像公开资源，已进行预处理和标注。
该数据集适合用于肺部疾病的图像识别、目标检测和分类任务。
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、计算机视觉等领域的学术研究，如肺部疾病的自动检测、分类和定位。
行业应用：为医疗影像诊断、辅助诊断系统（CAD）等行业提供数据支持，尤其在肺部疾病的早期筛查、诊断和治疗方面。
决策支持：支持医疗机构的疾病诊断、医生辅助决策和临床研究。
教育和培训：作为医学影像分析、深度学习、计算机视觉等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解医学图像处理和分析。
此数据集特别适合用于开发和评估基于深度学习的肺部疾病诊断模型，提高诊断效率和准确性。
