新冠肺炎肺部影像诊断数据集_COVID_19_Lung_Image_Diagnosis_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：COVID-19, 肺部影像, X光, CT, 医学影像, 疾病诊断, 临床数据, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自多个来源的医学影像数据，主要用于研究和诊断COVID-19引起的肺部病变。主要特征如下：
时间跨度：数据收集时间跨度为2020年初，反映了疫情爆发初期及发展阶段的医学影像资料。
地理范围：数据主要来源于全球范围内的医疗机构，包括越南等国家和地区。
数据维度：数据集包含患者的医学影像（X光、CT等），以及相关的临床信息，如患者ID、年龄、性别、症状、RT-PCR检测结果、生存状态、是否插管、是否进入ICU、是否需要氧气支持、体温、血氧饱和度、白细胞计数、中性粒细胞计数、淋巴细胞计数等。此外，还包含影像的拍摄视角、模态、拍摄日期、地理位置、文件名、DOI、URL、临床记录以及其他注释。
数据格式：主要包括CSV、JSON、JPG、PNG等多种格式，其中metadata.csv文件包含了结构化的临床信息，annotations文件夹中包含标注文件，images文件夹中包含影像图像，其他文件包括代码文件（.py、.js）、文档文件（.md）、以及其他辅助文件。
来源信息：数据来源于公开的医学影像数据库、学术研究以及医疗机构。部分数据附带了DOI和URL，方便溯源。数据已进行初步的整理和标注，方便研究使用。
该数据集适合用于COVID-19相关的医学影像分析、疾病诊断、预后预测以及机器学习模型的构建。
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、计算机辅助诊断（CAD）、疾病严重程度评估、预后预测等方面的研究。
行业应用：为医疗影像设备制造商、人工智能医疗公司提供数据支持，用于开发和训练基于影像的诊断工具。
决策支持：为临床医生提供辅助诊断信息，帮助提高诊断准确性和效率，优化治疗方案。
教育和培训：作为医学影像学、放射学、人工智能等相关专业的教学和科研素材，帮助学生和研究人员熟悉影像分析流程和技术。
此数据集特别适合用于探索COVID-19肺部病变的影像学特征，构建基于影像的诊断模型，并研究影像特征与临床指标之间的关系，从而提高对该疾病的认识和诊疗水平。
