放射治疗计划验证数据集RadiotherapyPlanningValidationDataset-mohamedeltobgy
数据来源：互联网公开数据
标签：放射治疗, 医学影像, 剂量学, 肿瘤学, CT扫描, 结构分割, 深度学习, 验证分析
数据概述：
该数据集包含用于放射治疗计划验证的医学影像数据，记录了患者的CT扫描图像、靶区和危及器官的结构分割信息，以及相关的剂量学数据。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态医学影像数据集。
地理范围：数据来源未明确，但通常此类数据代表临床实践中的典型病例。
数据维度：数据集包含CT扫描图像（ct.csv）、解剖结构分割信息（如Larynx.csv、RightParotid.csv等，代表喉部、右侧腮腺等器官）、剂量数据（dose.csv）、体素尺寸信息（voxel_dimensions.csv）以及可能的剂量掩模（possible_dose_mask.csv）。
数据格式：数据主要为CSV格式，方便进行数据分析和处理。每个病人的数据被组织在一个独立的文件夹中，文件夹命名方式为pt_XXX，方便按病例进行数据管理。
来源信息：数据来源于临床实践或科研项目，已进行匿名化处理，以保护患者隐私。该数据集适用于放射治疗计划的验证、评估和优化。
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：适用于放射肿瘤学领域的学术研究，例如剂量学分析、图像分割算法的评估、放射治疗计划的优化等。
行业应用：为医疗设备制造商和放射治疗中心提供数据支持，用于开发和验证新的治疗计划系统和剂量计算算法。
决策支持：支持临床医生进行放射治疗计划的制定和评估，提高治疗的精准性和有效性。
教育和培训：作为放射治疗、医学物理学等相关专业课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解放射治疗计划的各个环节。
此数据集特别适合用于探索不同治疗计划方案对靶区和危及器官的剂量分布影响，从而帮助用户实现治疗方案的优化，提高患者的生存率和生活质量。
