胸部X光影像气管插管状态预测数据集ChestX-rayImageEndotrachealTubeStatusPrediction-mohamed3abdelrazik
数据来源：互联网公开数据
标签：医学影像, 放射学, 气管插管, X光, 深度学习, 图像识别, 医疗诊断, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自医疗机构的胸部X光影像数据，记录了与气管插管（ETT）、鼻胃管（NGT）、中心静脉导管（CVC）以及Swan Ganz导管相关的影像学特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态影像数据集。
地理范围：数据来源未明确标注，但可用于全球范围内的医学影像研究。
数据维度：数据集包含StudyInstanceUID，以及与ETT、NGT、CVC和Swan Ganz导管相关的状态标注，包括异常（Abnormal）、临界（Borderline）、正常（Normal）和未完全成像（Incompletely Imaged）等，以及Swan Ganz导管是否存在（Present）的标识。
数据格式：CSV格式，文件名为submission_fold1 only.csv，便于数据处理和模型训练。
来源信息：数据来源于公开的医学影像数据集，已进行匿名化处理。该数据集适用于医学影像分析、深度学习模型训练和临床辅助诊断等应用。
数据用途概述：
该数据集具有重要的应用价值，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于放射学、医学影像分析和深度学习领域的学术研究，例如气管插管位置识别、导管状态预测、影像特征分析等。
行业应用：为医疗影像诊断系统、临床决策支持系统提供数据支持，尤其是在辅助医生判断气管插管、导管位置和状态方面。
决策支持：支持临床医生进行快速、准确的诊断，辅助制定治疗方案。
教育和培训：作为医学影像学、放射学、人工智能等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解医学影像分析流程。
此数据集特别适合用于探索基于X光影像的导管状态预测模型，提升诊断效率和准确性，从而改善患者护理。
