胸部X光影像疾病诊断数据集ChestX-rayDiseaseDiagnosisDataset-khattab1412
数据来源：互联网公开数据
标签：医学影像, 疾病诊断, 胸部X光, 深度学习, 多标签分类, 放射学, 计算机视觉, 医学
数据概述：
该数据集包含来自NIH胸部X光数据集的图像信息，记录了胸部X光影像及其对应的疾病标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，通常作为静态医学影像数据集使用。
地理范围：数据来源为NIH胸部X光数据集，覆盖范围未明确，但可推测为全球范围内的医疗影像数据。
数据维度：数据集包含多个字段，包括“Finding Labels”（疾病标签，以文本形式描述）、“Patient ID”（患者ID）、“full_path”（图像文件路径），以及14种疾病的二元分类标签（Atelectasis, Cardiomegaly, Consolidation, Edema, Effusion, Emphysema, Fibrosis, Hernia, Infiltration, Mass, Nodule, Pleural_Thickening, Pneumonia, Pneumothorax）。
数据格式：CSV格式，包含train.csv、test.csv和validation.csv三个文件，分别用于训练、测试和验证模型。
来源信息：数据来源于NIH胸部X光数据集，已进行预处理，包括图像尺寸调整等。
该数据集适合用于胸部X光影像的疾病诊断、图像分类和深度学习模型的训练与评估。
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，如疾病检测、图像识别、多标签分类等。
行业应用：为医疗影像诊断、辅助诊断系统（CAD）等行业提供数据支持，特别是在肺部疾病的早期筛查、诊断辅助方面。
决策支持：支持临床医生进行疾病诊断，辅助制定治疗方案，提高诊断效率和准确性。
教育和培训：作为医学影像分析、深度学习等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员熟悉数据集、构建模型。
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，以及构建用于疾病诊断的深度学习模型，从而提升疾病诊断的准确性和效率。
