OSIC肺部疾病进展预测数据集OSICPulmonaryFibrosisProgressionPredictionDataset-kaustubhchaudhari
数据来源：互联网公开数据
标签：医学影像，肺部疾病，数据集，疾病预测，深度学习，CT扫描，医疗健康，时间序列分析
数据概述： 该数据集包含来自OSIC（Open Source Imaging Consortium，开源影像联盟）的数据，主要用于预测特发性肺纤维化（IPF）患者的肺功能随时间的变化。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间跨度涵盖患者的多次CT扫描和肺功能测量。
地理范围：数据来源于OSIC，可能包含来自不同医疗机构的患者数据。
数据维度：数据集包括患者的CT扫描图像，肺活量（FVC）测量值，年龄，性别，吸烟史等临床信息。
数据格式：数据提供DICOM格式的CT扫描图像，以及CSV格式的临床数据，便于分析和处理。
来源信息：数据来源于OSIC，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于医学影像分析，肺部疾病研究，深度学习模型训练等领域，特别是在肺部疾病进展预测，疾病诊断和治疗方案评估方面具有重要价值。
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：适用于肺纤维化疾病的进展预测，肺功能变化分析等研究，如疾病发展趋势预测，治疗效果评估等。
行业应用：可以为医疗机构，制药公司提供数据支持，特别是在肺部疾病的诊断，治疗和临床试验方面。
决策支持：支持医生进行肺部疾病的诊断和治疗决策，以及临床试验的设计和评估。
教育和培训：作为医学影像，人工智能，机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解肺部疾病，医学影像分析和疾病预测技术。
此数据集特别适合用于探索肺部疾病的进展规律与影响因素，帮助用户实现肺功能预测，疾病风险评估等目标，为肺部疾病的诊断和治疗提供数据支持。
