胸部X光影像疾病预测推断数据集ChestX-rayImageDiseasePredictionInference-yousefelraggal
数据来源：互联网公开数据
标签：医学影像, X光, 疾病诊断, 深度学习, 图像识别, 胸部疾病, 预测分析, 计算机视觉
数据概述：
该数据集包含胸部X光影像的疾病预测推断结果，记录了对X光影像进行疾病诊断的预测概率。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间信息，可视为静态影像推断结果。
地理范围：数据来源未明确，推测为全球范围内的胸部X光影像。
数据维度：包括影像文件名（Image）以及14种疾病的预测概率，疾病包括：肺不张（Atelectasis）、肺实变（Consolidation）、浸润（Infiltration）、气胸（Pneumothorax）、水肿（Edema）、肺气肿（Emphysema）、纤维化（Fibrosis）、积液（Effusion）、肺炎（Pneumonia）、胸膜增厚（Pleural_Thickening）、心脏肥大（Cardiomegaly）、结节（Nodule）、肿块（Mass）、疝气（Hernia）。
数据格式：CSV格式，文件名为predictions.csv，便于数据分析和模型评估。
来源信息：数据来源于X光影像的疾病预测推断，具体来源未明确，但提供了基于影像的疾病预测结果，可用于模型性能评估和疾病诊断研究。
该数据集适合用于医学影像分析、疾病预测模型评估和临床辅助诊断的研究。
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、计算机视觉和深度学习交叉领域的学术研究，如疾病预测模型的性能评估、不同疾病的特征分析等。
行业应用：为医疗影像分析行业提供数据支持，尤其适用于开发和改进基于X光影像的疾病辅助诊断系统。
决策支持：支持临床医生进行疾病诊断，辅助医生进行病情的评估。
教育和培训：作为医学影像分析、深度学习等课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解和应用图像识别技术进行疾病诊断。
此数据集特别适合用于评估疾病预测模型的性能，探索不同疾病的影像特征，并为开发基于X光影像的疾病辅助诊断系统提供数据支持。
