SIIM-FISABIO-RSNACOVID-19影像DICOM标签数据集-davidbroberts

SIIM-FISABIO-RSNACOVID-19影像DICOM标签数据集-davidbroberts

数据来源：互联网公开数据

标签：DICOM, 影像, COVID-19, 图像, 标签, 医学影像, 放射学, 数据集, SIIM, FISABIO, RSNA

数据概述：

本数据集包含了从SIIM-FISABIO-RSNA COVID-19检测挑战赛的训练集中提取的DICOM（Digital Imaging and Communications in Medicine）影像的标签信息。DICOM是医学影像的标准格式，包含了丰富的元数据，用于描述影像的各种属性。该数据集主要提取了训练集中影像的DICOM标签，用于辅助影像分析和研究。由于数据集中大部分标签已被匿名化处理，仅保留了部分具有实用价值的标签。

数据用途概述：

该数据集可用于多种医学影像分析任务，包括但不限于：

• 影像预处理：例如，利用Bits Stored和Bits Allocated标签进行图像标准化，提高影像质量。
• 影像分割与检测：结合Pixel Spacing标签，校正图像像素间距，精确计算和比较边界框。
• 数据分组与筛选：根据PatientSex标签对影像进行分组，分析不同性别患者的影像特征。
• 数据集构建与增强：利用这些标签信息，结合影像内容，构建更丰富的训练数据集，提高模型的泛化能力。
• 影像特征分析：分析不同标签与影像特征之间的关系，深入理解影像数据。

具体标签信息如下：

• TransferSyntaxUID
• PhotometricInterpretation
• PatientSex
• Rows
• Columns
• BitsAllocated
• BitsStored
• HighBit
• PixelRepresentation
• ImagerPixelSpacing

这些标签信息能够帮助研究人员更好地理解和处理医学影像数据，为COVID-19相关研究提供有价值的支持。