数据集概述
本数据集为COVID-CTset新冠肺炎CT扫描数据集，包含来自377名患者的63849张CT影像。数据集旨在支持基于深度学习的COVID-19自动检测研究，提供了大规模的肺部CT扫描图像及对应的患者基本信息。数据以TIFF格式存储，并附有包含患者人口统计学和感染状态的详细表格。
文件详解
- CT扫描图像文件
- 文件名称： 遵循
[患者ID]_SR_[序列号]_IM[图像编号].tif命名模式（例如：137covid_patient1_SR_2_IM00013.tif）
- 文件格式： TIFF
- 字段映射介绍： 每个文件为单张肺部CT扫描影像，文件名编码了患者ID、扫描序列和图像编号信息。
- 患者信息表格
- 文件名称：
Patient_details.csv
- 文件格式： CSV
- 字段映射介绍： 包含患者ID、性别（SEX）、年龄（AGE）、检查日期（Date）、COVID-19感染状态（COVID-19 Infection）等关键字段，用于关联影像数据与临床信息。
数据来源
论文“A Fully Automated Deep Learning-based Network For Detecting COVID-19 from a New And Large Lung CT Scan Dataset”（medRxiv预印本）
适用场景
- 新冠肺炎自动检测: 用于开发和验证基于深度学习的新冠肺炎CT影像自动识别与分类模型。
- 医学影像分析研究: 支持肺部疾病（特别是COVID-19）的影像特征提取、分割和量化分析。
- 临床辅助诊断: 为构建临床决策支持系统提供大规模、标注清晰的训练和测试数据。
- 流行病学研究: 结合患者基本信息，分析不同人口统计学特征与COVID-19肺部影像表现之间的关联。
