数据集概述
本数据集包含孟加拉国达卡国家胸部疾病研究所及医院的胸部CT扫描图像，经临床监督标注，分为恶性、良性、正常三类，共一千九百三十三张图像，用于训练、验证和基准测试肺癌诊断AI模型。
文件详解
- 目录结构：数据集按诊断类别分类存储，根目录下包含Dataset文件夹，其下分为三个子目录：
- Bengin cases/：存储良性病例图像，格式为JPG，示例文件如Benign (102).JPG
- Malignant cases/：存储恶性病例图像，格式为JPG，示例文件如Malignant (10).JPG
- Normal cases/：存储正常病例图像，格式为JPG，示例文件如Normal case (1).jpg
- 文件类型：所有文件均为JPG格式，共一千九百三十三张
- 标注信息：图像标注由放射科医生完成，按诊断类别分类存储
数据来源
National Institute of Diseases of the Chest and Hospital (NIDCH)
适用场景
- 医学影像AI模型训练：用于开发肺癌及胸部疾病自动诊断算法
- 模型基准测试：评估不同AI模型在肺部病变分类任务中的性能
- 临床决策支持系统研发：为胸部疾病诊断提供数据基础
- 医学影像研究：分析不同类型肺部病变的影像学特征
