医学影像诊断预测标签数据集MedicalImageDiagnosisPredictionLabelsDataset-zhalehmanbari
数据来源：互联网公开数据
标签：医学影像, 诊断预测, 深度学习, CT扫描, MRI, 临床诊断, 图像分析, 数据标注
数据概述：
该数据集包含医学影像诊断预测相关的标签数据，记录了与患者CT扫描和MRI影像相关的诊断预测信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集使用。
地理范围：数据来源未明确，但涵盖了医学影像诊断的通用场景。
数据维度：包括SeriesInstanceUID（影像序列唯一标识符），prediction（预测结果，数值型），SecansType（扫描类型，如T2W_TSE），numfile（文件数量），Orientation（扫描方向），PatientId（患者ID），以及一系列代表不同特征的数值字段（1-20），PatientSex（患者性别），PatientAgeFromBirthday（患者年龄），PatientWeight（患者体重），female（女性标识），male（男性标识），young（年轻标识），adult（成年标识），old（老年标识）。
数据格式：CSV格式，文件名为Labesls5443newcsv，便于数据分析和模型训练。数据字段涵盖了影像序列标识、预测标签、扫描类型、患者基本信息等。
该数据集适用于医学影像分析、疾病诊断预测、深度学习模型训练等领域。
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：适用于医学影像处理、临床诊断支持、疾病预测等方面的学术研究。
行业应用：可以为医疗影像分析公司、医院提供数据支持，用于开发诊断辅助系统、疾病风险预测模型等。
决策支持：支持医生进行辅助诊断，提高诊断效率和准确性。
教育和培训：作为医学影像分析、深度学习在医疗领域应用的教学和实训材料。
此数据集特别适合用于探索影像特征与诊断结果之间的关联，帮助用户构建和优化医学影像诊断模型，提升疾病预测的准确性。
