肺部CT扫描图像疾病诊断数据集LungCTScanDiseaseDiagnosisDataset-theoviel
数据来源：互联网公开数据
标签：医学影像, 肺部疾病, CT扫描, 图像识别, 深度学习, 分类任务, 数据增强, 计算机辅助诊断
数据概述：
该数据集包含来自医疗机构的肺部CT扫描图像数据，用于训练和评估肺部疾病诊断模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态影像数据集。
地理范围：数据来源地未明确，但可推断为医疗机构的CT扫描数据。
数据维度：数据集包含CT扫描图像的元数据，包括图像ID、患者ID、扫描中心信息、图像编号、疾病标签（如CE、LAA等）、图像路径、目标值（target，可能为疾病严重程度或类别）、图像属性（img_prop，可能为图像的预处理信息）、交叉验证折数（fold）以及模型预测结果（pred）。
数据格式：数据集主要包含CSV格式的元数据文件，以及.pt（PyTorch模型权重文件）、.json（配置文件）、.npy（NumPy数组，可能包含图像预处理或特征提取结果）和图像本身（未提供，但路径指向）。
来源信息：数据来源于医学影像研究或竞赛，数据已进行预处理和标注。
该数据集适合用于肺部疾病的图像识别、分类和诊断模型的训练与评估，以及相关的医学影像研究。
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、深度学习在医学领域的应用研究，如肺部疾病的自动诊断、病灶检测等。
行业应用：可用于开发计算机辅助诊断（CAD）系统，辅助医生进行肺部疾病的诊断和评估。
决策支持：支持医疗机构的临床决策，提高诊断效率和准确性。
教育和培训：作为医学影像分析、人工智能在医疗领域应用等课程的实训素材，帮助学生和研究人员掌握相关技术。
此数据集特别适合用于探索CT扫描图像特征与肺部疾病之间的关系，开发基于深度学习的肺部疾病诊断模型，并评估其性能。
