CT影像特征分析元数据数据集CTImageFeatureAnalysisMetadata-tant11
数据来源：互联网公开数据
标签：CT影像, 医学影像, 影像组学, 图像分析, 放射学, 诊断, 机器学习, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自医学影像设备（CT扫描仪）的元数据信息，记录了CT扫描图像的各项技术参数和统计特征。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：数据未限定地理范围，通常来源于医疗机构的临床实践或研究项目。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如SOPInstanceUID（影像唯一标识）、pixelspacing（像素间距）、slice_thicknesses（切片厚度）、kvp（千伏峰值）、x_ray_tube_current（X射线管电流）、exposure（曝光量）、modality（模态，如CT）、instance_number（实例编号）、hu_min/mean/max/std/p80/p90/pdiff/skew/kurt（HU值相关统计特征）以及hu_agg_min/mean/max/std/p80/p90/pdiff/skew/kurt（HU值聚合统计特征）等。
数据格式：CSV格式，文件名为train_meta.csv，易于数据分析和处理。数据已包含多种CT影像的定量特征，便于进行影像组学分析。
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、影像组学研究，如影像特征与疾病诊断、预后预测等相关性的研究。
行业应用：为医疗影像行业提供数据支持，尤其适用于CT影像质量控制、影像辅助诊断系统（CAD）的开发与优化。
决策支持：支持临床医生的诊断决策，辅助制定个性化治疗方案。
教育和培训：作为医学影像学、生物医学工程等相关学科的教学与科研素材，帮助学生和研究人员深入理解CT影像特征。
此数据集特别适合用于探索CT影像特征与临床结果之间的关系，从而提升疾病诊断的准确性和效率，实现更精准的个体化医疗。
