新冠肺炎胸部CT影像标注数据集COVID-19ChestCTImageAnnotation-dodo0517
数据来源：互联网公开数据
标签：新冠肺炎, CT影像, 医学影像, 图像标注, 目标检测, 疾病诊断, 放射学, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自医学影像数据库的胸部CT扫描图像的标注信息，用于辅助新冠肺炎的诊断与研究。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为特定时间段内收集的影像数据。
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胸部CT影像。
数据维度：数据集包括多个字段，如“id”（图像标识）、“StudyInstanceUID”（研究实例唯一标识）、“box_count”（标注框数量）、“category”（病灶类别）、“sex”（患者性别）、“body.part”（解剖部位）、“rows”（图像行数）、“columns”（图像列数）、“xmin”、“ymin”、“xmax”、“ymax”（标注框坐标）、“rxmin”、“rymin”、“rxmax”、“rymax”（相对坐标）。
数据格式：CSV格式，文件名为covid19.csv，方便数据处理和分析。
来源信息：数据集来源于公开的医学影像数据库，包含对CT影像的标注信息，已进行初步的结构化处理。
该数据集适合用于医学影像分析、目标检测、疾病诊断相关的研究。
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、深度学习等领域的研究，如新冠肺炎病灶检测、分割、分类等。
行业应用：为医学影像诊断、辅助诊断系统、放射科医生提供数据支持，有助于提升诊断效率和准确性。
决策支持：支持医疗机构在新冠肺炎诊断和治疗方面的决策，提升医疗资源配置效率。
教育和培训：作为医学影像分析、人工智能在医疗领域应用的教学案例，帮助学生和研究人员深入理解医学影像分析方法。
此数据集特别适合用于开发和评估基于CT影像的新冠肺炎诊断模型，帮助提升诊断准确率和效率。
