脊柱疾病CT影像诊断标注数据集SpinalDiseaseCTImageDiagnosisAnnotationDataset-danielfreirejunior
数据来源：互联网公开数据
标签：医学影像, 脊柱疾病, CT扫描, 图像标注, 疾病诊断, 机器学习, 数据分析, 放射学
数据概述：
该数据集包含来自公开CT扫描影像的数据，记录了脊柱疾病相关的影像学特征及诊断信息。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：数据来源未明确标注，但可推测为医疗机构的CT扫描影像。
数据维度：数据集包含多项指标，包括：study_id（研究ID），condition（疾病类型），level（病变节段），severity（病变严重程度），series_id（序列ID），instance_number（影像实例编号），x, y, tamanho, altura（影像坐标及尺寸信息），caminho（影像文件路径），x_center_norm, y_center_norm, tamanho_norm, altura_norm（归一化坐标及尺寸信息），以及label（标注信息，包含疾病类型、节段及严重程度）。
数据格式：CSV格式，文件名为df_base_treino.csv，方便进行数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开的医学影像数据集，已进行标注处理。
该数据集适合用于医学影像分析、疾病诊断、机器学习模型训练等领域。
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、放射学、计算机辅助诊断等领域的学术研究，如脊柱疾病的自动检测、病灶分割、严重程度评估等。
行业应用：可以为医疗影像诊断、放射科医生辅助诊断系统提供数据支持，特别是在辅助诊断、影像分析、风险评估等方面。
决策支持：支持医疗机构的疾病诊断和治疗方案制定，提升诊断效率和准确性。
教育和培训：作为医学影像学、放射学、人工智能等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解医学影像分析技术。
此数据集特别适合用于探索脊柱疾病影像特征与诊断结果之间的关系，帮助用户开发和优化基于CT影像的疾病诊断模型，提升诊断效率和准确性。
