COVID-19胸部CT影像诊断数据集COVID-19ChestCTImageDiagnosisDataset-minniekabra
数据来源：互联网公开数据
标签：医学影像, 计算机视觉, 肺炎诊断, COVID-19, 图像标注, 病灶检测, 深度学习, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自SIIM-COVID19检测挑战赛的胸部CT影像数据，旨在用于COVID-19肺炎的诊断与分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，但来源于COVID-19疫情期间的医学影像。
地理范围：数据集包含来自不同医疗机构的胸部CT影像，覆盖范围未明确，但可推测为全球范围。
数据维度：数据集包括DICOM格式的CT影像，以及对应的标注信息，包括图像路径、图像尺寸、研究ID、类别标签（Negative for Pneumonia, Typical Appearance, Indeterminate Appearance, Atypical Appearance），以及病灶位置的边界框坐标。
数据格式：主要为DICOM格式的医学影像，以及CSV格式的标注文件（df_train.csv），包含图像元数据和标注信息，此外还包括.txt格式的标注文件和.jpg格式的图像文件。
来源信息：数据来源于SIIM-COVID19检测挑战赛，数据经过了脱敏处理，并由专业的医学影像团队进行标注。
该数据集适合用于医学影像分析、计算机视觉、深度学习等领域的研究，特别是针对COVID-19肺炎的诊断、病灶检测和分类。
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、深度学习等领域的研究，如COVID-19肺炎的诊断、病灶检测、图像分割、分类等。
行业应用：可以为医疗影像诊断、疾病筛查等行业提供数据支持，特别是在辅助诊断系统、影像分析软件等产品开发方面。
决策支持：支持医疗机构的临床决策，提高诊断准确性和效率，辅助医生进行疾病诊断。
教育和培训：作为医学影像分析、人工智能相关课程的辅助材料，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开发和评估基于深度学习的COVID-19肺炎检测模型，以及研究胸部CT影像的病灶特征，帮助用户实现更精准的疾病诊断和治疗方案。
