腹部创伤CT影像损伤分析数据集AbdominalTraumaCTImageInjuryAnalysisDataset-bhanumokkapati
数据来源：互联网公开数据
标签：医学影像, 腹部创伤, CT扫描, 损伤评估, 图像分割, 机器学习, 临床诊断, 放射学
数据概述：
该数据集包含来自腹部创伤CT扫描的影像数据，记录了患者的CT影像文件路径以及对应的损伤情况标注。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态医学影像数据集使用。
地理范围：数据来源未明确，但可用于全球范围内的腹部创伤研究。
数据维度：包括患者ID (patient_id)、影像文件路径 (file_path)、掩膜文件路径 (mask_path，部分缺失)、患者编号 (patient)、子患者ID (sub_patient_id)，以及关于肠损伤 (bowel_injury)、外渗损伤 (extravasation_injury) 和肝脏、脾脏、肾脏损伤程度（low/high）的结构化标注信息。
数据格式：CSV格式，文件名为combined_and_shuffled_file (2) (1).csv，便于数据分析和医学影像处理。
来源信息：数据来源于腹部创伤CT影像数据集，包含了CT扫描图像以及对应的损伤标注信息，可用于医学影像分析和疾病诊断研究。
该数据集适合用于医学影像分析、损伤评估和机器学习模型的训练，特别是针对腹部创伤的CT影像分析。
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：适用于放射学、医学影像分析、计算机辅助诊断等领域的研究，例如损伤检测、分割、严重程度评估等。
行业应用：可用于开发CT影像辅助诊断系统，为临床医生提供更准确的损伤评估和诊断支持。
决策支持：支持临床医生在腹部创伤患者的诊断和治疗决策中，提供更客观的影像学依据。
教育和培训：作为医学影像学、放射学、人工智能等相关课程的教学资源，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腹部创伤CT影像与损伤之间的关系，开发基于影像的自动损伤评估模型，提高诊断效率和准确性。
