医学影像肺部疾病诊断数据集MedicalImagingPulmonaryDiseaseDiagnosis-katsuyanomura
数据来源：互联网公开数据
标签：医学影像，肺部疾病，CT扫描，诊断，DICOM，影像分析，机器学习，数据集
数据概述：
该数据集包含来自医学影像的数据，记录了肺部疾病诊断相关的CT扫描信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态影像数据集使用。
地理范围：数据来源未明确，推测为医疗机构的CT扫描数据。
数据维度：数据集包括多个DICOM文件，每个文件包含丰富的医学影像元数据，如患者信息、扫描参数、图像像素信息等，以及结构化数据，如ID、dcm_num、Specific Character Set、Image Type、SOP Instance UID、Modality、Manufacturer、Manufacturer's Model、Patient's、Patient ID、Patient's Sex、De-identification Method、Body Part Examined、Slice Thickness、KVP、Distance Source to Detector、Distance Source to Patient、Gantry/Detector Tilt、Table Height、Rotation Direction、X-Ray Tube Current、Generator Power、Focal Spot(s)、Convolution Kernel、Patient Position、Study Instance UID、Series Instance UID、Study ID、Instance Number、Image Position (Patient)、Image Orientation (Patient)、Frame of Reference UID、Position Reference Indicator、Slice Location、Samples per Pixel、Photometric Interpretation、Rows、Columns、Pixel Spacing、Bits Allocated、Bits Stored等。
数据格式：数据以DICOM格式存储，并附带CSV文件，方便数据管理和分析。
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、计算机辅助诊断（CAD）等领域的学术研究，如肺部疾病的自动检测、分割、分类等。
行业应用：为医疗影像设备制造商、医疗AI企业提供数据支持，尤其适用于开发肺部疾病诊断相关的算法和系统。
决策支持：支持临床医生的诊断和治疗决策，提高诊断效率和准确性。
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实训数据，帮助学生和研究人员深入理解医学影像分析技术。
此数据集特别适合用于探索肺部疾病的影像学特征，构建基于CT影像的诊断模型，从而提高肺部疾病的早期诊断和治疗水平。
