医学影像辅助诊断数据集MedicalImageAuxiliaryDiagnosisDataset-mohameddesouky95
数据来源：互联网公开数据
标签：医学影像, 深度学习, 诊断预测, 胸部X光, 医疗器械, 数据分析, 计算机视觉, 标注数据
数据概述：
该数据集包含来自医学影像研究的数据，记录了胸部X光影像的诊断信息，并附带了模型预测结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，推测为基于特定医学影像研究的静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，但可用于构建通用的医学影像诊断模型。
数据维度：数据集的核心是 oof_df.csv 文件，包含了 StudyInstanceUID（研究实例唯一标识符）、ETT（气管插管）、NGT（鼻胃管）、CVC（中心静脉导管）和 Swan Ganz Catheter（肺动脉导管）相关的诊断标签（Abnormal, Borderline, Normal）以及对应的预测概率。此外，还包括 PatientID（患者ID）和 fold（交叉验证折数）等辅助信息。
数据格式：主要数据以 CSV 格式存储，文件名为 oof_df.csv，便于数据分析和模型训练。同时，还包括用于模型训练的 .pth 文件（resnet200d_320_fold1_best_loss.pth 和 resnet200d_320_fold1_best_score.pth），以及训练日志文件 train.log。
来源信息：数据来源于医学影像研究，具体来源未明确，但已进行标注和模型预测。
该数据集适合用于医学影像诊断、深度学习模型训练和评估，以及相关研究。
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：适用于医学影像诊断、计算机视觉、深度学习等领域的学术研究，如基于胸部X光影像的辅助诊断模型开发、不同模型性能对比分析等。
行业应用：可以为医疗影像分析、人工智能辅助诊断等行业提供数据支持，尤其适用于医疗器械公司开发和验证诊断辅助系统。
决策支持：支持医生进行更准确的诊断，并为医疗决策提供数据支撑。
教育和培训：作为医学影像分析、人工智能、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诊断流程。
此数据集特别适合用于评估和改进基于深度学习的医学影像诊断模型，探索不同医疗器械在诊断中的应用，并提升诊断的准确性和效率。
