肺部CT影像病灶分割与分类数据集_Lung_CT_Image_Lesion_Segmentation_and_Classification_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：肺部CT, 医学影像, 病灶分割, 图像分类, 深度学习, 计算机视觉, 医疗诊断, 数据增强
数据概述：
该数据集包含来自医院的肺部CT影像数据，用于肺部病灶的分割与分类。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，通常被视为静态影像数据集。
地理范围：数据来源为医院，未明确具体地理位置，但可以推测为医疗场景下的影像数据。
数据维度：数据集包括CT影像文件（.jpg格式）及其对应的分割掩码文件（.jpg格式），以及包含影像路径和标签的CSV文件。标签分为“benign”（良性）、“malignant”（恶性）和“normal”（正常）三类。
数据格式：主要为.jpg格式的CT影像和掩码文件，以及CSV格式的标注文件，便于图像处理和模型训练。数据集结构包含“image_path”、“mask_path”和“label”字段，其中“image_path”指向CT影像，“mask_path”指向对应的分割掩码，“label”表示影像的类别。
来源信息：数据来源于医院的医学影像，已进行匿名化处理，用于研究和开发目的。
该数据集适合用于医学影像分析、病灶检测、分割和分类等相关研究。
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、计算机视觉、深度学习等领域的研究，如肺部疾病的自动诊断、病灶分割算法的开发和评估等。
行业应用：为医疗影像诊断领域提供数据支持，例如辅助诊断系统、影像分析软件的开发和优化。
决策支持：支持医生进行疾病诊断，提高诊断的准确性和效率。
教育和培训：作为医学影像分析、深度学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解图像处理和分类技术。
此数据集特别适合用于训练和评估基于深度学习的肺部病灶分割和分类模型，从而提升医疗诊断的自动化水平和准确性。
