新冠肺炎CT影像诊断数据集COVID-19CTImageDiagnosisDataset-jesusalzateg
数据来源：互联网公开数据
标签：医学影像, 计算机视觉, 疾病诊断, COVID-19, CT扫描, 图像分类, 深度学习, 标注数据
数据概述：
该数据集包含来自SIIM-COVID19检测竞赛的CT影像数据，记录了新冠肺炎（COVID-19）相关的医学影像及其诊断信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间范围，但属于特定时期的医学影像资料。
地理范围：数据来源未明确，但可推测为全球范围内的新冠肺炎患者CT扫描影像。
数据维度：数据集包括CT扫描影像文件（.dcm格式，已转换为.png格式）以及对应的诊断标签和元数据。info.csv文件包含影像文件名、研究ID、图像路径、诊断标签、数据分区（训练集、验证集）和新路径等信息。
数据格式：主要为.png图像格式，以及包含元数据的CSV文件（info.csv），方便进行图像分析和数据处理。
来源信息：数据来源于SIIM-COVID19检测竞赛，已进行预处理和标注，包括将.dcm格式的医学影像转换为.png格式。
该数据集适合用于医学影像分析、疾病诊断、计算机视觉以及深度学习相关研究。
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、计算机视觉、深度学习等领域的学术研究，例如新冠肺炎的CT影像诊断、病灶检测、病情严重程度评估等。
行业应用：可以为医疗影像行业提供数据支持，尤其是在开发基于CT影像的辅助诊断系统、疾病风险预测模型等方面。
决策支持：支持医疗机构和研究人员进行疾病诊断、治疗方案制定以及公共卫生决策。
教育和培训：作为医学影像分析、深度学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解医学影像分析方法和应用。
此数据集特别适合用于探索新冠肺炎CT影像的特征，构建图像分类模型，辅助医生进行诊断，提高诊断的准确性和效率。
