肺栓塞CT影像诊断训练数据集PulmonaryEmbolismCTImageDiagnosisTrainingDataset-josealways123
数据来源：互联网公开数据
标签：肺栓塞, CT影像, 医学影像, 诊断, 机器学习, 计算机视觉, 影像组学, 临床医学
数据概述：
该数据集包含来自医学影像研究的数据，记录了肺栓塞（PE）患者的CT扫描影像信息以及相关诊断结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，通常被视为用于训练和评估的静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，但可以推断为医疗机构的临床数据。
数据维度：数据集包括多个字段，如StudyInstanceUID（研究实例唯一标识符）、SeriesInstanceUID（序列实例唯一标识符）、SOPInstanceUID（影像实例唯一标识符），以及与肺栓塞相关的诊断标签，例如pe_present_on_image（影像中是否存在肺栓塞）、negative_exam_for_pe（检查结果是否阴性）、以及其他质量控制和解剖结构相关信息。
数据格式：CSV格式，文件名为train_with_metadata.csv，方便数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于医学影像研究或公开竞赛，已进行结构化处理。
该数据集适合用于医学影像分析、肺栓塞诊断的辅助工具开发，以及医学图像识别和分类任务。
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、计算机视觉和人工智能在医学领域的应用研究，如肺栓塞的自动检测、诊断辅助系统的开发等。
行业应用：为医疗影像分析公司、医院和研究机构提供数据支持，用于开发和验证基于CT影像的肺栓塞诊断工具。
决策支持：支持临床医生进行肺栓塞诊断，提高诊断效率和准确性。
教育和培训：作为医学影像学、放射学、人工智能等相关专业的教学和科研素材，帮助学生和研究人员了解肺栓塞CT影像的特征和诊断方法。
此数据集特别适合用于探索肺栓塞影像特征与诊断结果之间的关系，提升肺栓塞诊断的准确性和效率，并促进相关医疗技术的进步。
