胸部X光影像疾病诊断数据集ChestX-rayImageDiseaseDiagnosis-shardobar
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, 计算机视觉, 肺部疾病, 影像分析, 数据集
数据概述：
该数据集包含胸部X光影像数据，记录了患者的X光图像及其对应的疾病诊断信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间信息，通常作为静态影像数据集使用。
地理范围：数据来源未明确，但可用于全球范围内的疾病诊断模型训练。
数据维度：数据集包含多个字段，包括：影像索引（Image Index）、疾病标签（Finding Labels）、随访编号（Follow-up ）、患者ID（Patient ID）、患者年龄（Patient Age）、患者性别（Patient Gender）、影像视角（View Position）、原始图像尺寸（OriginalImage[Width, Height]）、像素间距（OriginalImagePixelSpacing[x, y]）、图像路径（path）以及14种疾病的二元分类标签（Atelectasis、Consolidation、Infiltration、Pneumothorax、Edema、Emphysema、Fibrosis、Effusion、Pneumonia、Pleural_Thickening、Cardiomegaly、Nodule、Mass、Hernia）。
数据格式：CSV格式，包含训练集（train_df.csv）、验证集（valid_df.csv）和测试集（test_df.csv），方便进行数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于公开的医学影像数据集，经过预处理和标注，方便用于疾病诊断研究。
该数据集适合用于医学影像分析、疾病诊断、深度学习模型训练和评估。
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、深度学习等领域的学术研究，例如胸部疾病的自动诊断、影像特征提取、疾病预测模型构建等。
行业应用：可用于医疗影像辅助诊断系统、放射科医生辅助工具的开发，辅助医生进行疾病诊断和病情评估。
决策支持：为医疗机构提供数据支持，支持疾病诊断的决策制定和优化，提高诊断效率和准确性。
教育和培训：作为医学影像学、深度学习、人工智能等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解医学影像分析和疾病诊断。
此数据集特别适合用于探索胸部X光影像与疾病之间的关联，构建和优化疾病诊断模型，提升医疗诊断的智能化水平。
