骨骼X光图像骨折预测数据集BoneFracturePredictionDataset-harshitsheoran
数据来源：互联网公开数据
标签：医学影像, 骨折检测, 机器学习, X光图像, 深度学习, 预测模型, 骨骼分析, 数据标注
数据概述：
该数据集包含来自医学影像的X光图像数据，记录了骨骼断裂的预测信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，通常用于静态模型训练与评估。
地理范围：数据来源未明确，但可用于全球范围内的骨折预测模型研究。
数据维度：数据集包含多个字段，包括StudyInstanceUID（研究实例唯一标识符）、slice_number（切片编号）、fractured（是否骨折）、bone（骨骼类型）、bone_fracture（骨折位置）、以及多个prediction_m*（预测概率，m0-m14分别对应不同的预测模型）和prediction（总预测结果）。
数据格式：CSV格式，文件名为try3_pseudo_round1.csv，方便数据读取和处理。
来源信息：数据来源于医学影像公开数据集，经过了预处理和标注，可用于骨折预测模型的训练。
该数据集适合用于医学影像分析、骨折检测、以及机器学习模型的开发和评估。
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、骨科疾病诊断、以及深度学习模型的开发和评估。
行业应用：可以为医疗影像公司、医院和科研机构提供数据支持，用于辅助诊断、疾病筛查和治疗方案制定。
决策支持：支持医生进行骨折诊断，提高诊断效率和准确性。
教育和培训：作为医学影像分析、人工智能和机器学习课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解骨折预测。
此数据集特别适合用于探索骨骼X光图像与骨折之间的关系，提高骨折预测的准确性和可靠性，并开发用于辅助诊断的工具。
