医学影像肺部CT扫描数据集MedicalImagingLungCTScanDataset-poojaranih
数据来源：互联网公开数据
标签：医学影像, CT扫描, 肺部疾病, 图像识别, 深度学习, 疾病诊断, 放射学, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自多个医学影像数据库的肺部CT扫描数据，用于肺部疾病的检测和分类。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，但可推断为近年来收集的医学影像资料。
地理范围：数据可能来源于全球范围内的医疗机构，具体来源包括CQ500和RSNA等。
数据维度：数据集包含每个CT扫描图像的图像文件名（imgfile）以及“Normal”（正常）和“Abnormal”（异常）的二元分类标签，用于区分肺部CT扫描结果。
数据格式：CSV格式，包含训练集和验证集，方便进行数据分析和模型训练。
来源信息：数据可能来源于公开的医学影像数据集，如RSNA胸部CT扫描数据集，已进行初步的结构化整理。
该数据集适合用于医学影像分析、疾病诊断辅助、以及基于深度学习的图像识别研究。
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、放射学研究和计算机辅助诊断（CAD）等学术研究，如肺部疾病的自动检测、分割和分类。
行业应用：可以为医疗影像设备制造商、人工智能医疗公司提供数据支持，用于开发和测试肺部疾病诊断辅助系统。
决策支持：支持医生进行肺部疾病的诊断和治疗方案制定，提高诊断的准确性和效率。
教育和培训：作为医学影像学、人工智能、深度学习等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解肺部疾病的诊断流程和技术。
此数据集特别适合用于构建和评估肺部疾病的图像识别模型，从而提高疾病诊断的准确性和效率，最终改善患者的治疗效果。
