颅内出血影像诊断辅助数据集_Intracranial_Hemorrhage_Image_Diagnosis_Assistance_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：医学影像, 颅内出血, 计算机辅助诊断, CT扫描, 疾病诊断, 机器学习, 深度学习, 影像分析
数据概述：
该数据集包含来自医学影像的数据，记录了患者颅内出血的CT扫描影像信息，旨在辅助诊断和研究。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态影像数据集。
地理范围：数据来源未明确，但可用于全球范围内的颅内出血影像分析。
数据维度：数据集包含多个CSV文件，其中：
* oof_9models_post_with_meta.csv：包含模型预测结果的元数据。
* sub_9models_post_with_meta.csv：包含9个模型对不同颅内出血类型的预测概率，以及患者ID等信息。字段包括sop_instance_uid（影像唯一标识符），以及针对不同出血类型的预测概率（如1_any, 1_epidural等，数字表示模型编号，any、epidural等表示出血类型）。
* train_meta_with_label_stage2.csv：包含训练集的元数据和标签信息，包括sop_instance_uid（影像唯一标识符），patient_id（患者ID），study_instance_uid（研究实例ID），以及影像位置信息image_position_patient_2，以及any、epidural、intraparenchymal、intraventricular、subarachnoid、subdural等出血类型的标签。
数据格式：CSV格式，方便数据处理和分析。
来源信息：数据来源于医学影像研究或竞赛，已进行预处理和标注。
该数据集适合用于颅内出血的影像诊断辅助、计算机辅助诊断（CAD）系统开发以及医学影像领域相关的研究。
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：适用于医学影像分析、深度学习在医学领域的应用研究，例如颅内出血检测、分类，以及疾病诊断辅助等。
行业应用：可以为医疗影像诊断公司、医院以及相关科研机构提供数据支持，用于开发和优化CAD系统，提高诊断效率和准确性。
决策支持：支持医生在诊断过程中获取更多信息，辅助决策，提高诊断的准确性和效率。
教育和培训：作为医学影像分析、人工智能在医学领域应用等课程的实训材料，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不同模型对颅内出血影像的预测表现，研究不同出血类型的特征，并开发更准确的诊断模型，从而提升临床诊断水平。
