胸部放射学影像分类训练数据集RANZCRTrainFoldsMetadata-underwearfitting
数据来源：互联网公开数据
标签：放射学，医学影像，数据集，图像分类，机器学习，医学研究，深度学习，人工智能
数据概述： 该数据集来自RANZCR（Radiology Society of New Zealand and Australia）的胸部放射学影像分类项目，主要用于训练影像分类模型。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2020年到2021年。
地理范围：数据覆盖了新西兰和澳大利亚的多个医疗机构。
数据维度：数据集包括胸部影像的元数据，涵盖图像ID，患者ID，年龄，性别，图像路径，诊断标签等信息。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行分析和处理。
来源信息：数据来源于RANZCR的公开数据集，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于医学影像分析，机器学习及深度学习等领域，特别是在胸部影像分类任务中具有重要应用价值。
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：适用于医学影像分类，疾病诊断，患者分析等学术研究，如胸部影像的自动分类和诊断等。
行业应用：可以为医疗机构提供数据支持，特别是在影像诊断，疾病筛查等方面。
决策支持：支持医学影像的自动分类和诊断，帮助医疗机构制定更好的诊断策略。
教育和培训：作为医学影像分析，机器学习和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类技术。
此数据集特别适合用于探索胸部影像分类的规律与趋势，帮助用户实现自动分类和诊断，提高医疗诊断的准确性和效率。
