胸部X光影像异常检测标注数据集ChestX-rayAbnormalityDetectionAnnotationDataset-sylevan
数据来源：互联网公开数据
标签：医学影像, X光, 图像识别, 目标检测, 病灶检测, 放射学, 深度学习, 数据标注
数据概述：
该数据集包含来自VinBigData胸部X光影像的标注信息，记录了胸部X光影像中各种异常情况的位置和类别。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一个静态的医学影像数据集。
地理范围：数据来源未明确，但可推断为全球范围内的医学影像数据。
数据维度：数据集包含以下关键字段：image_id（影像唯一标识符）、class_（异常类别）、class_id（类别ID）、rad_id（放射科医生ID）、x_min（边界框左上角x坐标）、y_min（边界框左上角y坐标）、x_max（边界框右下角x坐标）、y_max（边界框右下角y坐标）。
数据格式：CSV格式，文件名为train.csv，方便进行数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于VinBigData竞赛。
该数据集适合用于医学影像分析、病灶检测、目标检测和深度学习等相关领域的研究。
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、深度学习等领域的学术研究，如病灶检测算法的开发、X光影像的自动诊断等。
行业应用：为医疗影像诊断、辅助诊断系统（CAD）的开发提供数据支持，特别是在肺部疾病、心脏疾病等多种疾病的早期筛查和诊断方面。
决策支持：支持医生进行更准确的诊断，提高诊断效率和准确性。
教育和培训：作为医学影像分析、深度学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解医学影像分析方法和技术。
此数据集特别适合用于开发和评估胸部X光影像的异常检测模型，帮助用户实现自动化病灶识别，提高诊断效率和准确性。
