肺栓塞CT影像诊断数据集PulmonaryEmbolismCTImageDiagnosisDataset-gzl0506
数据来源：互联网公开数据
标签：肺栓塞，CT影像，医学影像，多标签分类，疾病诊断，影像组学，机器学习，数据集
数据概述：
该数据集包含来自医学影像研究的数据，记录了用于肺栓塞（PE）诊断的CT影像相关信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态医学影像数据集。
地理范围：数据来源未明确，但可推测为全球范围内医学影像数据集。
数据维度：数据集包含多个字段，包括StudyInstanceUID、SeriesInstanceUID、SOPInstanceUID等影像标识符，以及与肺栓塞相关的多标签信息，如pe_present_on_image（影像上是否存在肺栓塞）、negative_exam_for_pe（检查未发现肺栓塞）、qa_motion（图像质量-运动伪影）等，以及efb0_stage1_0和efb0_stage1_multilabel_0至efb0_stage1_multilabel_8等数值型特征。
数据格式：CSV格式，文件名为efb0-stage1-single-multi-label-train.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于医学影像研究或竞赛，已进行标准化处理。
该数据集适合用于肺栓塞的影像诊断、多标签分类、疾病预测等研究。
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、放射学、人工智能与医学交叉领域的学术研究，如肺栓塞诊断辅助、影像组学特征分析、多标签分类模型构建等。
行业应用：为医疗影像诊断、放射科医生辅助决策系统、影像分析软件等提供数据支持，尤其在肺栓塞的自动检测与诊断方面具备应用价值。
决策支持：支持临床医生进行肺栓塞的诊断，辅助制定治疗方案，提高诊断效率和准确性。
教育和培训：作为医学影像分析、放射学、机器学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解肺栓塞的影像学表现和诊断方法。
此数据集特别适合用于探索CT影像特征与肺栓塞诊断结果之间的关系，帮助用户构建和优化肺栓塞诊断模型，提高诊断的准确性和效率。
