新冠肺炎CT影像诊断预测数据集COVID-19CTImageDiagnosisPredictionDataset-elleleal
数据来源：互联网公开数据
标签：新冠肺炎, CT影像, 医疗影像, 图像识别, 深度学习, 诊断预测, 疾病检测, 医学影像分析
数据概述：
该数据集包含来自医学影像研究和公开数据集的CT扫描图像数据，记录了新冠肺炎患者的CT影像及其对应的诊断信息，用于训练和评估基于CT影像的新冠肺炎诊断模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，但可推测为新冠疫情爆发期间收集。
地理范围：数据来源于医疗机构，未明确标注具体地区，但可推测为全球范围内的病例。
数据维度：数据集包含CT影像文件路径（img_f）、真实诊断类别（gt_class）、预测概率（pred_proba）和预测类别（pred_class）。
数据格式：CSV格式，文件名为COVID-Net CT-2 S (2A)_1-6000csv，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据集来源于医学研究和公开数据集，已进行预处理和标注。
该数据集适合用于医学影像分析、疾病诊断预测和深度学习模型训练。
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：适用于医学影像诊断、深度学习模型在医学领域的应用等研究，如新冠肺炎CT影像的自动诊断、辅助诊断系统开发等。
行业应用：为医疗影像诊断、人工智能辅助诊断系统（CAD）等行业提供数据支持，特别是在疾病早期检测、诊断效率提升方面。
决策支持：支持医疗机构的疾病诊断、辅助诊断决策，提升诊断准确性和效率。
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辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解CT影像诊断和深度学习模型。
此数据集特别适合用于探索CT影像特征与新冠肺炎诊断之间的关系，帮助用户开发和优化基于CT影像的诊断模型，提高诊断准确率。
